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Enregistrement W2464615777 · doi:10.1353/ari.2016.0008

Toward a Theory of Experimental World Epic: David Mitchell’s Cloud Atlas

2016· article· en· W2464615777 sur OpenAlexfundno aff
Wendy Knepper

Notice bibliographique

RevueAriel · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorld Systems and Global Transformations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésAmbivalenceCultural globalizationEPICAestheticsPolitical scienceSociologyEnvironmental ethicsGlobalizationLiteratureLawArtPhilosophyPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drawing on world-systems analytic perspectives and development studies, this article argues for the emergence of an experimental world epic during our era of global capitalist transition. As represented by David Mitchell’s Cloud Atlas, among other fictions, this epic demonstrates a radical commitment to global justice through its multi-scalar efforts to reconstitute the histories and horizons of world development, both for the subjects it represents and the global readership it addresses. For Mitchell, an ambivalent aesthetics of global cannibalism serves as a way to encode, critique, and exceed the logic of unfettered global capitalist accumulation, especially as the text self-consciously problematizes its role as a “global cannibal” of world culture and status as a commodity fiction to be consumed in the global literary marketplace. While the aesthetics of cannibalism may be distinctive to Mitchell, this article proposes that the experimental world epic might generally be characterized by its radical commitment to interrogating pivotal moments in world development and global transformation. Such an epic mobilizes world cultural knowledge and global literacies to highlight the deprivations associated with uneven development, enact global cognitive justice, and involve readers as active participants in articulating more ethical horizons for global transformation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,029
Communication savante0,0080,011
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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