Notice bibliographique
Résumé
Don DeLillo has shown considerable interest in terror, frequently depicting extreme dread of something terrible to happen, in his literary texts. Since more than three thousand innocent people in New York were killed by the 9-11 terrorist attack in 2001, the anticipation about what kind of fiction he would write as a New Yorker was high. DeLillo`s novel Falling Man (2007) in fragmentary detail represents the scene of the terrorism from the perspective of Keith Neudecker, a lawyer who escapes the collapsing world trader center. Neudecker`s post-traumatic stress disorder in the first chapter is followed by the free-associative portrayal of various impacts of the 9-11 terror on Neudecker`s wife Lienne in the second chapter. The random mixture of the first person narratives from such diverse view-point characters as Neudecker`s son Justin, relatives and friends, with dialogues and recollections yields a very close picture of the consequences of terrorism. Reading DeLillo`s Falling Man in juxtaposition with a Japanese Canadian novel Obasan by Joy Kogawa, reminiscences of the maltreatment of Japanese Canadians during and after the second world war, surfaces the authorial intention of the two novels. They as trauma literature emerge to aim at curing the readers and proposing post-traumatic ethics. Laurie Vickroy`s theory of trauma narrative and cure, E. Ann Kaplan`s theory of trauma witness narrative and responsibility, and Emmanuel Levinas`s theory of trauma memory and ethics offer theoretical grounds for the convincing analysis of the two texts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».