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Enregistrement W2532269879 · doi:10.4000/germanica.3213

Vom Brennerpass bis Napoli. Heimat, Fremde, Interkulturalität in Kurt Lanthalers Tschonnie-Tschenett-Romanen

2016· article· de· W2532269879 sur OpenAlexaff
Jürgen Heizmann

Notice bibliographique

RevueGermanica · 2016
Typearticle
Languede
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCrime and Detective Fiction Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans l’univers du roman policier germanophone, le régionalisme a le vent en poupe. Le polar régional est devenu un genre littéraire spécifique, avec son propre code, bien qu’une grande partie des livres publiés arborant cette étiquette se révèlent purs articles confectionnés ayant pour seul objectif le placement d’informations touristiques. C’est pourquoi l’auteur sud-tyrolien Kurt Lanthaler fait figure d’exception. Ses romans publiés entre 1993 et 2002 dans une série plus connue sous le nom de « série Tschonnie-Tschenett » ont remporté un franc succès et ont mis les lois du genre sens dessus dessous tout en les faisant évoluer. Cette évolution concerne le lieu de l’intrigue qui, au cours de la série, quitte le Tyrol du Sud pour s’évader à Berlin, en Albanie et dans l’Italie du Sud. Elle concerne aussi le glossaire complet inclus dans chaque roman, offrant aux lecteurs des informations aux caractères historiques, politiques et économiques qui enrichissent la fiction. Au fil de la série, ce glossaire se développe en un rhizome dans le sens de Gilles Deleuze et Felix Guattari. L’évolution du genre concerne aussi les enquêtes du détective, enquêtes qui ne servent guère plus à rétablir l’ordre, mais plutôt à déranger un ordre établi et corrompu, celui de la politique, de l’économie et de la criminalité. Enfin, Lanthaler remplace le caractère touristique imprégnant le roman policier régional par une notion de Heimat complexe et multiculturelle.

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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,295
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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,006

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,223 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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