‘Who were you crying for?’: Empathy, fantasy and the framing of the perpetrator in Nina Bunjevac’s Bezimena
Notice bibliographique
Résumé
Serbian-Canadian cartoonist Nina Bunjevac’s third book, Bezimena (2019), embeds child sexual abuse and murder in an improbable geography where myth and fairy tale work together to create an otherworldly atmosphere, by turns mesmerizing and horrifying. Bunjevac’s previous work (Heartless [2012] and Fatherland [2014]) testifies to her continued commitment to exploring issues that are relevant to the feminist project, such as domestic violence, abortion, sexual assault and discrimination against female immigrant workers. In this article, we are particularly interested in exploring the manner in which Bezimena frames the figure of the perpetrator, as the context of the final question of the book – ‘who were you crying for?’ – repositions the entire ethical premise of the narrative by suggesting that responsibility for perpetration may lie both within and without the body and consciousness of the perpetrator himself. In conversation with scholars who attempt to expand the narrow category of ‘perpetrator’, such as Michael Rothberg or Scott Strauss, we explore how graphic narratives can contribute to a more nuanced understanding of perpetration, particularly in the case of sexual assault, and analyse Bezimena’s innovative approach to the representation of perpetration, as the book’s depiction of perpetrators and accomplices is mixed with elements of fantasy and mythology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,049 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».