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Enregistrement W2892124011 · doi:10.7771/1481-4374.3250

Maoist Aesthetics in Western Left-wing Thought

2018· article· en· W2892124011 sur OpenAlexaff
Jun Zeng, Siying Duan

Notice bibliographique

RevueCLCWeb Comparative Literature and Culture · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCommunism, Protests, Social Movements
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Office for Philosophy and Social Sciences
Mots-clésAestheticsChinaContradictionLeft-wing politicsCultural revolutionPhilosophyArtLiteraturePoliticsSociologyHistoryEpistemologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In their article “Maoist Aesthetics in Western Left-wing Thought,” Jun Zeng and Siying Duan discuss a terrain of knowledge called “Maoist aesthetics,” which is the creative misreading of Mao’s “On Contradiction,” the theory and practice of “Cultural Revolution” and other revolutionary literature and arts of Mao’s time by Western Left intellectuals. Scholars and academic communities inspired by Maoism include Bertolt Brecht, Herbert Marcuse, Jean-Paul Sartre, Simone de Beauvoir, Louis Pierre Althusser, the Chinese period of Tel Quel, Fredric Jameson, Arif Dirlik, and Contemporary Radical Left intellectuals such as Alain Badiou and Slavoj Zizek. Comparative study of the mutual influence of (Western) Maoist Aesthetics and (Chinese) Mao’s thinking on literature, as well as the research of (Western) Maoism’s return to China, can contribute to the rediscovery of the multi-dimensional voices and complexity of the theoretical thinking around Mao Zedong, and thus reveal unique but neglected voices.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,941
Score d'incertitude au seuil0,766

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,323 · 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.

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
Publié2018
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