MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3102604168 · doi:10.1017/pli.2020.23

Terrestrial Humanism and the Weight of World Literature: Reading Esi Edugyan’s<i>Washington Black</i>

2020· article· en· W3102604168 sur OpenAlexaboutno aff
Dominic Davies

Notice bibliographique

RevueThe Cambridge Journal of Postcolonial Literary Inquiry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePostcolonial and Cultural Literary Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanismReading (process)EnlightenmentPoliticsLiteratureSociologyAestheticsHistoryArt historyPhilosophyArtEpistemologyLawLinguisticsTheologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Through an extended reading of Canadian author Esi Edugyan’s novel, Washington Black (2018), this article aims to revise and reinsert both the practice of close reading and a radically revised humanism back into recent world literature debates. I begin by demonstrating the importance of metaphors of weight to several theories of world literature, before tracking how, with the same metaphors, Edugyan challenges Enlightenment models of earth, worlds, and humanism. The article draws on the work of several theorists, including Emily Apter, Katherine McKittrick, Steven Blevins, Edward Said, and Frantz Fanon, to argue that “terrestrial humanism” might provide a framework from which to develop a grounded, politicized, earthly practice of close reading world literary texts. The aim is not to arrive at a prescriptive or “heavy” methodology, but to push instead for a reading practice that remains open to the contrapuntal geographies, affective materialisms, and radically humanist politics of literary texts themselves.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,907
Score d'incertitude au seuil0,754

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,208 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Cambridge Journal of Postcolonial Literary InquiryMême sujetPostcolonial and Cultural Literary StudiesTravaux en français237 207