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Enregistrement W2946143078 · doi:10.25145/j.recaesin.2019.78.07

Risk, Mortality, and Memory: The Global Imaginaries of Cherie Dimaline’s The Marrow Thieves, M.G. Vassanji’s Nostalgia, and André Alexis’s Fifteen Dogs

2019· article· en· W2946143078 sur OpenAlexafffundabout
Diana Brydon

Notice bibliographique

RevueRevista Canaria de Estudios Ingleses · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEcocriticism and Environmental Literature
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésContext (archaeology)HumanismAgency (philosophy)SociologySubjectivityFableEnvironmental ethicsAestheticsHistorySocial sciencePolitical scienceLiteratureLawPhilosophyArtEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este artículo examina tres novelas canadienses contemporáneas basadas en la sociedad del\n\t\t\t\t riesgo global usando un modo ficticio especulativo que inquiere: «¿Qué pasaría si?» The\n\t\t\t\t Marrow Thieves (2017), de Cherie Dimaline, y Nostalgia (2016), de M.G. Vassanji, imaginan\n\t\t\t\t sociedades distópicas devastadas por el cambio climático para analizar los ideales humanistas\n\t\t\t\t del Progreso. Fifteen Dogs (2015), de André Alexis, usa la fábula animal para abordar qué\n\t\t\t\t significa ser un animal mortal. Cada una profundiza en las implicaciones de una conciencia\n\t\t\t\t de riesgo para la agentividad y la ética: para los pueblos indígenas en The Marrow Thieves;\n\t\t\t\t para los habitantes de Toronto en el contexto de un apartheid global intensificado en Nostalgia;\n\t\t\t\t y para los perros que luchan con una inteligencia humana otorgada por Dios en el\n\t\t\t\t Toronto contemporáneo de Fifteen Dogs. Al negociar el riesgo, cada ficción recurre al papel\n\t\t\t\t de la memoria, la creatividad y las formas alternativas de subjetividad y comunidad para\n\t\t\t\t garantizar la supervivencia. Las tres narrativas dan pasos sutiles, aunque necesarios, hacia\n\t\t\t\t futuros alternativos con la habilidad de imaginar de una forma distinta.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil0,615

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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