‘Sublime Oilscapes’: Literary Depictions of Landscapes Transformed by the Oil Industry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Literary reactions to the transformation of landscape by modern technology foreground the fragility of the planet while at the same time suggesting notions of immensity and inspiring awe. Oil mining, in particular, threatens and destroys essential mega-biotopes, as for example two of the biggest wetlands on earth, the Athabasca Tar Sands in Canada’s northern Alberta and the Niger Delta in southern Nigeria. While we are flooded, daily, by media reports on environmental damage and by scientifically based scenarios of future catastrophes, it is literature with its specifically ambiguous and multidimensional make-up, which proves to be an ideal medium to foreground the ambivalence of twenty-first century societies regarding their attitude towards a radically modified natural environment. The double aesthetics of the sublime, in particular, proves to be a congenial creative (and critical) approach to these fear- and awe-inspiring landscapes, which have been forged and shaped by technology and industry. In my essay I want to show how twenty-first century Canadian and Nigerian writers have responded to the effects of oil mining in their respective countries by drawing on notions of the sublime as they came to be articulated by Edmund Burke in the eighteenth century and have been taken up by scholars in the twentieth and twenty-first centuries. Through their narrative and poetic ‘sublime oilscapes’ these authors effectively foreground the problems inherent in the split attitude of contemporary societies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».