Notice bibliographique
Résumé
The setting of Alissa York’s 2010 novel Fauna, in the Don Valley and its adjacent neighbourhoods of Leslieville and Riverdale, provides a context for the theme of the persistence of life in the midst of waste and destruction. The realist setting of Fauna demonstrates the way the novel values the local and its specific characteristics, and in doing so suggests the way it seeks to reconcile the opposition identified by Susie O’Brien between ecocritical and post-colonial perspectives in contemporary fiction. At once biocentric, multicultural, and urban, the Don Valley setting undermines the discourses of “‘natural’ belonging that are seen to smack dangerously of colonialist forms of essentialism” because its history as a reclaimed habitat (“naturalized” rather than restored) acknowledges that it is a constructed space rather than a natural wilderness. The novel’s shifting narrative perspective includes animal perspectives along with human and reinforces their interconnection, raising the dodgy question of animal subjectivity and entering into dialogue with the genre of the animal story. But rather than projecting human subjectivity onto animals, Fauna makes an ethical choice to recognize the bodily specificity and precarity that humans and animals share. The flourishing of animal and plant life in the “naturalized” Don Valley provides companionship and recognition for the human characters in the novel who frequent the valley in their struggle to overcome trauma, loss, and abuse.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,011 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».