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Enregistrement W4243997749 · doi:10.1093/oso/9780198767091.001.0001

Myths of the Underworld in Contemporary Culture

2019· book· en· W4243997749 sur OpenAlexaff
Judith Fletcher

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGothic Literature and Media Analysis
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMythologyLiteratureNarrativePostmodernismPopular cultureTheme (computing)HistoryPoetryComicsRealmLegendArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Stories of a visit to the realm of the dead and a return to the upper world are among the oldest narratives in European literature, beginning with Homer’s Odyssey and extending to contemporary culture. This volume examines a series of fictional works by twentieth- and twenty-first century authors, such Toni Morrison and Elena Ferrante, which deal in various ways with the descent to Hades. Myths of the Underworld in Contemporary Culture surveys a wide range of genres, including novels, short stories, comics, a cinematic adaptation, poetry, and juvenile fiction. It examines not only those texts that feature a literal catabasis, such as Neil Gaiman’s Sandman series, but also those where the descent to the underworld is evoked in more metaphorical ways as a kind of border crossing, for instance Salman Rushdie’s use of the Orpheus myth to signify the trauma of migration. The analyses examine how these retellings relate to earlier versions of the mythical theme, including their ancient precedents by Homer and Vergil, but also to post-classical receptions of underworld narratives by authors such as Dante, Ezra Pound, and Joseph Conrad. Arguing that the underworld has come to connote a cultural archive of narrative tradition, the book offers a series of case studies that examine the adaptation of underworld myths in contemporary culture in relation to the discourses of postmodernism, feminism, and postcolonialism.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0090,067
Communication savante0,0120,009
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,263 · 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'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

Citations39
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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