MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2488691038 · doi:10.1057/9781403973542_7

Monsters and Monstrosity

2003· book-chapter· en· W2488691038 sur OpenAlexaboutno aff
Coral Ann Howells

Notice bibliographique

RevuePalgrave Macmillan US eBooks · 2003
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueContemporary Literature and Criticism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonsterUncannySisterIdentity (music)HistoryArtLiteratureGenealogySubject (documents)BrotherWhite (mutation)Art historyPsychoanalysisSociologyAnthropologyAestheticsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This heated argument between a brother and sister after the detective's visit following the murder of a neighbor and her lover goes to the heart of issues about identity and monstrosity that are explored in Kerri Sakamoto's The Electrical Field. In this discussion about contemporary Canadian literary traditions and the revision of national and cultural identities through fiction by racial minority writers, what might be the function of images of monstrosity in a novel written by a young Japanese Canadian woman in the late 1990s? Are they confined to the accusations hurled in a family quarrel? On the contrary, as I shall argue, the monster image has a wider resonance here, for this is a story that returns to a deliberately forgotten episode in Canada's recent past that casts its uncanny shadows over the present. This novel takes as its subject the psychological legacy of the internment of Japanese Canadians in World War II after Pearl Harbor, which was undergone by Sakamoto's parents and relatives and was first written about in fiction by Joy Kogawa in her novel Obasan (1981). Unlike Kogawa who was interned as a child, Sakamoto born fourteen years after the war looks back to an experience of which she saw only the aftermath.KeywordsYoung BrotherSocial InjusticeJapanese CulturePearl HarborInternment CampThese keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,626
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,183 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePalgrave Macmillan US eBooksMême sujetContemporary Literature and CriticismTravaux en français237 207