The power of the marvel(ous) image: reading excess in the styles of Todd McFarlane, Jim Lee, and Rob Liefeld
Notice bibliographique
Résumé
During the 1990s, Todd McFarlane, Jim Lee, and Rob Liefeld generated record-breaking comic book sales and reshaped the entire North American comics industry by co-founding Image Comics. Despite this tremendous popularity and influence, the only scholarly writing on any of these creators is a chapter about Liefeld in Bart Beaty and Benjamin Woo’s The Greatest Comic Book of All Time, which partly focuses on this very neglect. It is understandable that a comics studies field still anxious to be taken seriously would reject the excessive and sometimes technically limited styles of these three creators. Yet excess is a meaningful mode of representation in its own right, worthy of serious investigation. Focusing on McFarlane, Lee, and Liefeld’s breakout work for Marvel and taking inspiration from both Beaty and Woo’s work as well as Scott Bukatman’s argument that superheroes represent ‘a corporeal, rather than a cognitive, mapping of the subject into a cultural system’ (2013, 49), this article will examine how these creators’ excessive superhero bodies reflect tensions underpinning the image-focused culture of the 1990s that was ultimately responsible for their fame and fortune, and with it, a major shift in the balance of power within the American comic book industry.‘The Power of the Marvel(ous) Image: Reading Excess in the Artwork of Todd McFarlane, Jim Lee, and Rob Liefeld’
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,022 |
| Communication savante | 0,015 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».