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Enregistrement W3156322732 · doi:10.23951/2312-7899-2021-2-28-42

LITERARY CARTOGRAPHY: MAP AS A PARATEXTUAL ELEMENT IN BRITISH CHILDREN’S LITERATURE

2021· article· ru· W3156322732 sur OpenAlexaboutno aff
Марина Иванкива

Notice bibliographique

RevueΠΡΑΞΗMΑ Journal of Visual Semiotics · 2021
Typearticle
Langueru
DomaineArts and Humanities
ThématiqueThemes in Literature Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTreasureElement (criminal law)Key (lock)CartographySet (abstract data type)Art historyLiteratureHistoryArtGeographyArchaeologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Объект исследования данной статьи – литературная карта как визуальный элемент детской книги на рубеже XIX–XX веков – малоизученная область визуальной культуры детства. Карта становится важной составляющей визуальной культуры детства во второй половине XIX века. Целью исследования было проследить становление картографической традиции в детской литературе Великобритании. Для достижения поставленной цели потребовалось, во-первых, изучить ведущие современные направления в изучении литературной карты. Во-вторых, сформировать терминологический аппарат для описания карты как документального и эстетического объекта в рамках литературного произведения, который в силу малой изученности отсутствует в русском языке. В-третьих, описать пять литературных карт из классических произведений британской детской литературы Золотого периода в их взаимодействии с текстом. В результате работы автор приходит к выводу, что, являясь важным паратекстуальным элементом детской книги, эти карты представляют различные типы взаимодействия с основным текстом: карта-сюжет, карта-документ эпохи, карта-рассказчик, карта-память. Since one of the first representations of the Earth in “The Map Psalter”, marine maps from the Age of Discovery and the first literary atlases, maps have held a special place in British culture. Since the map of the Treasure Island, which is considered to be a pioneer of the kind, from Robert Louis Stevenson’s novel of the same name, maps have always played a significant role in British children’s literature. A literary map, especially a map in children’s books, is an important paratextual element. Although the roles and functions of maps may vary greatly, the place of a map (most frequently it is an endpaper or a frontispiece) makes literary cartography the first visual element for the reader, which enables a map to set the setting, genre, and particular audience expectations. The fact that it is not an obligatory element of a book makes the presence of a map in a book an essential part of the author’s artistic vision and a key (para)textual element of the book. The five maps from the classic books written for younger readers between 1883 and 1926 may prove that maps perform multiple functions and play a greater role than that of beautiful drawings on frontispieces. The maps are the 17th-century marine map of the imaginary island from Robert Louis Stevenson’s Treasure Island; the actual map of India from Rudyard Kipling’s Kim; the map of Kensington Gardens presumably drawn by a child from James M. Barrie’s Peter Pan in Kensington Gardens; the map of the Thames Valley inhibited by anthropomorphic animals from Kenneth Graham’s The Wind in the Willows. The analysis of these maps’ paratextual powers and textual-visual interactions leads to the conclusion that the five literary maps from the classic children’s books of the Golden Age period reveal the five potential ways of interaction between the textual and the visual: map as a plot device, map as a document, map as a narrator, map as the transcendent, and map as memory, correspondingly. The conclusion poses the following questions: What happens to maps during the act of translation from English into Russian or any other language? Is it possible to translate cartography? How crucial is the omission of a map? The answers to these questions are yet to be discovered.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,633
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,254 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
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