MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4220769259 · doi:10.4324/9781003137337-19

Nuclear Normativity, Monstrous Masculinity, and Matter in Burning Vision

2022· book-chapter· en· W4220769259 sur OpenAlexaboutno aff
Liz Fairchild

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNuclear Issues and Defense
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMasculinitySociologyPsychologyAestheticsArtGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Métis playwright Marie Clements’ 2003 work Burning Vision traverses the complex history of the making, testing, and detonation of the atomic bomb from a trans global perspective that is divorced from linear space-time. Clements unfolds the making of the bomb and the aftermath of its detonation on Hiroshima by tracing the geographic course of radium ore mining begun when the Brothers LaBine “discovered” the ore in the Great Bear Lake region of Canada. The narrative ripples out across the globe, centering, among others, Métis women, Japanese women, and a Dene See-er. Clements also personifies the atomic bomb itself in the characters of Fat Man and Little Boy. This chapter explores Burning Vision’s renderings of hypermasculinity and nuclear normativity as monstrous. As a means of decentering white narratives, Clements creates a vessel/vassal for signification in the character of Fat Man who represents/embodies hypermasculinity and nuclear normativity as a man/dummy/doll and a bomb. Hypermasculinity is projected onto Fat Man as both an identity that is decided for him, and as an oppressive and deeply damaging state of being that is responsible for warfare and mass subjugation in the atomic age. Burning Vision’s various monsters and monstrosities are tools to reframe and rethink who is allowed to/able to materially substantiate themselves. As Fat Man is the predominant container for these concepts, the women of the play are liberated from white-assigned trauma identities, and are able to be actualized on stage without metaphor and without dehumanization.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,258 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetNuclear Issues and DefenseTravaux en français237 207