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Enregistrement W2605508441 · doi:10.33137/rr.v35i1.19077

Navigating Past, Potential, and Paradise: The Gendered Epistemologies of Discovery and Creation in Francis Godwin’s <i>Man in the Moone</i> and Margaret Cavendish’s <i>Blazing World</i>

2012· article· fr· W2605508441 sur OpenAlexvenueno aff
Jennifer Mi-Young Park

Notice bibliographique

RevueRenaissance and Reformation · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTravel Writing and Literature
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La pièce Man in the Moone de Francis Godwin et celle de Margaret Cavendish, Blazing World, décrivent des mondes nouveaux qui dérivent de l’idée de paradis et qui expérimentent avec les limites spatiales et temporelles. En combinant la nouveauté et une connaissance actuelle afin de construire un paradis imaginaire et un protagoniste qui obtient l’accès à un espace édénique, Godwin et Cavendish expérimentent différentes façons, spécifiquement masculines et féminines, de construire la connaissance au paradis. Ces explorations épistémologiques, manifestes dans la découverte de Godwin du monde extérieur, ainsi que dans la création de Cavendish d’un soi intérieur, alors qu’ils tentent de réconcilier la connaissance d’avant et d’après la faute originelle, développent des dichotomies relevant du sexe que semblent établir ces textes. En utilisant un cadre géographique humaniste, on compare les épistémologies des deux auteurs en tant que cultures divergentes de la nouveauté, afin de montrer comment Godwin et Cavendish s’orientent dans les géographies qu’ils ont choisies. Les récits qui en résultent explorent dans quelle mesure le passé nuit aux possibilités du paradis, et comment ce conflit entre passé et présent relève du sexe ; ce qui permet de mieux comprendre comment le nouveau et l’ancient fonctionnent et construisent des façons spécifiquement masculines et féminines de connaître et de se situer pour chaque auteur et leurs lecteurs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,768
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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