Haunting Emotions: Visualizing Hamlet's Melancholy for Students in Two Recent Graphic Novel Adaptations
Notice bibliographique
Résumé
The study of emotion and Shakespeare and, in particular, emotion and Hamlet, is well established. Shakespeare's work enables us to experience emotions and their transformations as we try to understand them. From the opening of the play, Hamlet's emotions are all too clearly present; Shakespeare defines him as a passionate and emotional man plagued by melancholy. How is this human emotion interpreted and visualized by authors attempting to adapt Hamlet in the twenty-first century? In recent years, visual literacy has become a prominent aspect of classroom learning. In a changing, more visually dependent world, students need to learn how to read the visual as well as the textual. The medium of graphic storytelling can help students learn how to do this. This paper will examine two recent graphic novel versions of Shakespeare: Kill Shakespeare (2010-current), by Canadian writers Anthony Del Col and Conor McCreery (alongside Andy Belanger as head-artist), and Australian author Nicki Greenberg's Hamlet (2010). Each of these graphic novels includes the character Hamlet as the protagonist, and each of these texts approaches adapting the melancholy Dane (and Shakespeare's "text") in very different ways. Through comparisons with Shakespeare's canonical play-text, including Shakespeare's incorporation of humoural ideas of melancholy, we will analyze how this aspect of Hamlet's emotions are visually interpreted and developed in these two new media adaptations. The essay concludes that these adaptations of Hamlet work well as a text for K-12 students because the emotions Hamlet experiences are presented in a relatable way. The texts help these students to understand the emotions, and so relate to a character whose complex personality may otherwise be lost in the difficulty of the original text.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».