Science fiction: źródła i kontynuacje
Notice bibliographique
Résumé
A discussion addresses general problems associated with studying science fiction narratives today. What does it take to make a believable illusion of the scientific out of literary fiction? What are the most contemporary views on the genre and its multiple iterations? Is it still a genre? These and many more questions have been tackled below by the leading experts in science fiction studies: Paweł Frelik (University of Warsaw), the most prominent Polish theorist in the field, editor of the „Journal of Gaming and Virtual Worlds”, and author of <em>Visual Cultures of Science Fiction</em> (2017, reviewed in this issue), as well as the first Polish president of Science Fiction Research Association (2013-2014); Paul Kincaid, renowned science fiction critic, author of <em>A Very British Genre: A Short History of British Fantasy and Science Fiction</em> (1995) and <em>What It Is We Do When We Read Science Fiction</em> (2000); Lisa Swanstrom (University of Utah), co-editor of „Science Fiction Studies”, and author of <em>Animal, Vegetable, Digital: Experiments in New Media Aesthetics and Environmental Poetics</em>(2016); Sherryl Vint (University of Alberta), also co-editor of „Science Fiction Studies”, director of Science Fiction and Technoculture Studies at University of California, Riverside, and co-editor of <em>The Routlege Companion to Science Fiction</em> (2009); and, finally, „Creatio Fantastica” editors—Krzysztof M. Maj, Mateusz Tokarski, and Barbara Szymczak-Maciejczyk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,009 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».