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Enregistrement W3092103011 · doi:10.1093/isle/isaa077

Novel Contributions to Ecocritical Thought: Re-cognizing Objects through the Works of Amitav Ghosh

2020· article· en· W3092103011 sur OpenAlexfundno aff
Justyna Poray-Wybranowska, Tyler Scott Ball

Notice bibliographique

RevueISLE Interdisciplinary Studies in Literature and Environment · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEcocriticism and Environmental Literature
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésNarrativeAestheticsPower (physics)Face (sociological concept)Ecological crisisHistorySociologyClimate changeEnvironmental ethicsLiteraturePhilosophySocial scienceEcologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In his polemic The Great Derangement (2016), Amitav Ghosh considers our collective inability to engage with climate change in a meaningful way. He argues that the climate crisis is at its core a crisis of the imagination, presenting our failure to recognize human impacts on the environment as rooted in our difficulty imagining the sheer scale and urgent nature of the problem (Ghosh, The Great Derangement 7). He attributes this imaginative failure in part to the fact that contemporary fiction seems incapable of convincingly representing the effects of climate change. Despite their perceived improbability, climate change impacts, such as rising sea levels and increasingly frequent extreme weather events, are overwhelmingly affecting communities that depend on the environment for their survival. Other-than-human actants are making their presence known in our daily lives with increasing force.1 Ghosh acknowledges this reality and echoes Donna Haraway’s call to begin thinking more seriously about our “barely possible but absolutely necessary joint futures” (Haraway, The Companion Species Manifesto 7). He believes fiction has a crucial role to play in the climate crisis, and many contemporary scholars agree: “The power of story is particularly significant. Our sense of reality, our understandings of who we are and of our relationships with our surroundings, generally are constructed around stories, not around quantitative data” (Thornber 5; see also Buell vi; Morton 9; DeLoughrey et al. 9–10). In The Great Derangement, Ghosh considers how narrative might provide the means to better face present ecological conditions and identifies recognition as an important part of this process. He takes recognition to signal two separate, though interconnected, phenomena: the experience of being struck by a realization through an act of observation and the cognitive shift that may occur as a result. In this regard, recognizing can lead to re-cognizing. We ask whether narrative fiction might help us to make this transition and re-cognize the lively relationships between humans and nonhumans, biotic and abiotic entities.2

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0150,071
Communication savante0,0130,016
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0040,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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