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Enregistrement W3215710074 · doi:10.54103/2035-7680/16800

The Animal Eye and Refugee Vulnerability in Wajdi Mouawad’s Anima

2021· article· en· W3215710074 sur OpenAlexaboutno aff
María Alonso Alonso, Gabriela Rivera Rodríguez

Notice bibliographique

RevueAltre Modernità · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographies of human-animal interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVulnerability (computing)RefugeeCreaturesOrder (exchange)NarrativeEnvironmental ethicsSociologyAestheticsPsychologyHistoryLiteratureArtPhilosophyComputer securityComputer scienceNatural (archaeology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anima, by Lebanese-born Canadian-raised author Wajdi Mouawad, is a road novel that takes the reader through different locations on the North American continent in order to explore the darkest side of humankind. This approach will focus on the provocative narrative technique used by Mouawad, filtered through the eyes of a significant number of animals and insects, in order to consider the different representations of vulnerability that articulate the text. In the novel, animals and insects are not only the narrators but also fundamental characters. As this analysis will show, their vulnerability represents the uncertainty of fate in contemporary society, being in the hands of those apparently superior creatures that decide when they can live and when they have to die. As an example of a vulnerable text, Anima relies on the theatricality of this animal Greek chorus to represent the need for humans to undergo a process of animalization. The protagonist, Wahhch Debch, reaches a stage of symbiosis with his animal side that allows him to transcend his vulnerability as a child refugee and as an adult who lost his wife, and this new sense of animal self serves him as an empowering element to break ties with his past.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0110,010
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeQualitatif
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
Résumé présentoui

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