How to Tell the War? Trench Warfare and the Realist Paradigm in First World War Narratives
Notice bibliographique
Résumé
This paper will analyze how memoirs and novels of the First World War reflect the challenges which modern warfare poses to realist narrative. Mechanized warfare resists the narrative encoding of experience. In particular, the nature of warfare on the Western Front 1914–1918, characterized by the fragmentation of vision in the trenches and the exposure of soldiers to a continuous sequence of acoustic shocks, had a disruptive effect on perceptions of time and space, and consequently on the rendering of the chronotope in narrative accounts of the fighting. Under the conditions of the Western Front, the order-creating and meaning-creating function of narrative seemed to have become suspended. As I want to show, these challenges account for a fundamental ambivalence in memoirs and novels which have largely been regarded as paradigmatically ‘realistic’ and ‘authentic’ anti-war narratives. Their documentary impetus, i.e. the claim to tell the ‘truth’ about the war, is often countered by textual fragmentation and a “cinematic telescoping of time” (Williams 29), i.e. by a structure which implies that such a ‘truth’ could not really be articulated. In consequence, these texts also explore the relationship between fact and fiction in the attempt at rendering an authentic account of the modern war experience. My examples are Edmund Blunden’s Undertones of War (1928), Robert Graves’s Goodbye to All That (1929) and the novel Generals Die in Bed (1930) by the Canadian Charles Yale Harrison, as well as German examples like Ernst Jünger’s In Stahlgewittern (1920; The Storm of Steel, 1929), Ludwig Renn’s Krieg (1928; War, 1929) and Edlef Köppen’s Heeresbericht (1930; Higher Command, 1931).
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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 | 0,007 | 0,008 |
| 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 | 0,011 | 0,063 |
| Communication savante | 0,017 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 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 ».