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Enregistrement W3087248507 · doi:10.25285/2078-1938-2020-12-2-169-186

Contemporary Narratives of Senility

2020· article· en· W3087248507 sur OpenAlexfundno aff
Maija Könönen

Notice bibliographique

RevueLaboratorium Russian Review of Social Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKoneen SäätiöQueen's UniversityMcGill University
Mots-clésNarrativeSociologyNarratologyPerceptionAffect (linguistics)Literary criticismPerspective (graphical)AestheticsPhenomenonLiteratureHistoryGender studiesPsychologyArtVisual artsEpistemologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This essay explores the various ways of talking about senility and how the two competing (or, possibly, complementing) discourses—the biomedical dementia discourse and the discourse of senility as part of “normal” aging—affect our perception of and attitudes toward old age. Moreover, I explore the role of fiction in articulating senility. As my approach combines critical gerontology with narratological analysis, it belongs to the burgeoning domain of literary gerontology, a discipline that embraces various literary genres from fiction to nonfiction. This double perspective of literary studies and cultural gerontology makes it possible to examine senility as a historically and culturally specific concept and phenomenon. My aim is to demonstrate with two examples from contemporary Russian short prose (Nina Katerli’s story “Na dva golosa” [In Two Voices] and Nina Sadur’s story “Stul” [The Chair]) how a literary work can be related to prevailing cultural, sociological, and medical discourses on and norms of aging. With tools of narratology I shed light on the literary devices deployed in the stories to articulate the experience of senility from the viewpoint of the elderly protagonists themselves. Text in English DOI: 10.25285/2078-1938-2020-12-2-169-186

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,225
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,282 · 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.

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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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