MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2972015381 · doi:10.1111/russ.12240

The Theurgy of Impurity: <i>Fin‐de‐Race</i> and Feminine Sin in Russian and Ukrainian Modernisms

2019· article· en· W2972015381 sur OpenAlexaff
Alex Averbuch

Notice bibliographique

RevueThe Russian Review · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSoviet and Russian History
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUkrainianLiteratureBetrayalArtOrientalismPhilosophyPsychologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Much of women's writing emerged as a response to misogynic interpretations of the feminine in androcentric tradition. This paper examines intertextual affinities between the Russian modernist poet Anna Akhmatova (1889–1966) and Ukrainian modernist poet Natalia Livyts'ka‐Kholodna (1902–2005) in the context of the European negative symbolism of the feminine; and as a manifestation of transnational modernist practices. It demonstrates how the representation of female sinfulness in misogynic mythology, in which women appeared as demonic‐vampiric, heterodox seductresses, involved a mapping of purported feminine moral deficiency onto the discourse of Orientalism. Identifying how women's writing in Ukrainian and Russian modernisms mimicked androcentric cultural symbolism, the paper demonstrates the complexity of this mimetic function, which simultaneously preserves the symbolic tradition of its origin while in effect canceling it. Specifically, it investigates the poetics of sin as a common thread between Livyts'ka‐Kholodna and Akhmatova. Focusing on the concept of sin enables us to vividly reconstruct the logic of cultural conventions that cast the woman's role as negative, and to trace how female authors departed from these conventions. The study analyzes, in particular, three aspects of the thematics of sin and sinfulness: temptation, heterodoxy, and betrayal.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,016
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Russian ReviewMême sujetSoviet and Russian HistoryTravaux en français237 207