MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2758982046 · doi:10.3968/9812

An Interpretation of the Characters in Lessing’s Fictions From a Feminist Perspective

2017· article· en· W2758982046 sur OpenAlexvenueno aff
Yechun Zhang

Notice bibliographique

RevueStudies in literature and language · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueThemes in Literature Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeminismHatredTheme (computing)Gender studiesPerspective (graphical)Interpretation (philosophy)Feminist movementSociologyIdeal (ethics)PsychoanalysisFeminist philosophyLiteraturePhilosophyPsychologyArtEpistemologyPoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Doris Lessing’s attitude towards feminism and her writing about it always has a sense of ambiguity. Lessing’s characters have not only obvious feminist features but also a very feminist title: Free women. One can find clear feminist features in Lessing’s female protagonists from either The Golden Notebook or The Summer Before the Dark. They are all independent, anti-man and longing for freedom. They either get divorced with children (like Molly Jacobs and Anna Wulf) or stay as free as unmarried within marriage (like Kate Brown). Their independence, hostility against men and desire for freedom are the seminal features of feminism. And the self-discovery of these female characters is at the same time Lessing’s own exploration into feminism itself. Besides, the male characters in Lessing’s fictions have an equal importance in suggesting Lessing’s feminist ideas. In Anna’s words, women, especially woman writers, create their men in their fictions because it’s rather impossible for them to find an ideal one but in the fictional world. Among these male characters, there is Paul Tanner, the woman-hater, and Saul Green in whom one can see understanding to feminism instead of hatred. These male characters share equal importance as female ones in revealing Lessing’s exploration into the feminist theme. Therefore, the thesis is an attempt to analyze these characters from a feminist perspective so as to understand the value of Lessing’s fictions as feminist texts.

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)0,004
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,012
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,304 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStudies in literature and languageMême sujetThemes in Literature AnalysisTravaux en français237 207