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Enregistrement W2588390605 · doi:10.25071/2369-7326.40261

Afro-Surreal and Afro-Futuristic Visual Technologies in Junot Díaz’s The Brief Wondrous Life of Oscar Wao and Colson Whitehead’s Zone One

2016· article· en· W2588390605 sur OpenAlexvenueno aff
Rochelle Spencer

Notice bibliographique

RevuePivot A Journal of Interdisciplinary Studies and Thought · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueUtopian, Dystopian, and Speculative Fiction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFuturistNarrativeArt historyStorytellingLiteratureArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recent explosion of interest in black speculative fiction necessitates study of these new, innovative texts. Afro-Surrealism, a form of black speculative fiction that began in the 1920s (First Wave Afro-Surrealism) and gained popularity in the 1960s (Second Wave Afro-Surrealism), has entered a Third Wave, one that closely mirrors its aesthetic cousin Afro- Futurism in its incorporation of technology into various texts. Both Afro-Surrealism and Afro-Futurism have sparked an outpouring of visual art, music, books, websites, and films, but more importantly, these movements have reinvigorated the novel by incorporating film’s storytelling techniques (jump cuts, montages). These narrative changes, when coupled with the frequent references to film, reveal how some black writers are rethinking technology. For the Afro-Surrealist, borrowing from film’s visual technologies allows for a more meaningful retelling of history, while for the Afro-Futurist, cinematic writing represents people of color’s ability to work as technological innovators and creators. This paper positions Junot Díaz’s The Brief Wondrous Life of Oscar Wao as the representative Third Wave Afro-Surrealist text, and Colson Whitehead’s Zone One as the representative Afro-Futurist text.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0080,009
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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