Il futuro cannibale: Riflessioni intempestive su <i>Free Karma Food</i> di Wu Ming 5 e <i>Sirene</i> di Laura Pugno
Notice bibliographique
Résumé
I due romanzi analizzati nel presente articolo, Free Karma Food (Wu Ming 5 2006) e Sirene (Pugno 2007), sono ambedue ambientati in un futuro distopico molto vicino al tempo contemporaneo. Nel romanzo di Laura Pugno sono state scoperte delle sirene nell’oceano, e le mitologiche cantatrici sono catturate, allevate e mangiate come sushi dalla classe dirigente della società, la mafia yakuza. Il romanzo di Wu Ming 5, ambientato nel 2025, offre una visione distopica simile a quella del futuro rappresentato in Sirene. In Free Karma Food, dopo la cosiddetta grande Morìa, con l’estinzione delle vacche, dei maiali e animali simili, la gente si nutre di carne di gatto, di cane e di carne umana. Come nel romanzo di Pugno, la carne uman(oide) è ammessa soltanto agli uomini ricchi e potenti. Perché l’antropofagia diventa un tema nella letteratura e nella cultura contemporanee? È possibile leggere le interpretazioni dell’avvenire dei due romanzi come una critica alla società odierna e una riflessione sulla nostra crisi ecologica? Quali legami (simbolici) tra carne, genere e potere sono rappresentati nei romanzi? Attraverso studi sul cannibalismo nella letteratura, teoria della carne e la filosofia ecofemminista di Val Plumwood, il presente articolo propone delle risposte a queste domande, mostrando alla fine in che modo l’antropocentrismo cannibalistico dei due universi letterari, attraverso il cannibalismo propriamente detto e quello del nostro simile, diventa critica dell’antropocentrismo stesso.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,002 |
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 ».