Traumatic Geographies: Mapping the Violent Landscapes Driving YA Rape Survivors Indoors in Laurie Halse Anderson’s <i>Speak</i>, Elizabeth Scott’s <i>Living Dead Girl</i>, and E. K. Johnston’s <i>Exit, Pursued by a Bear</i>
Notice bibliographique
Résumé
The rape of the land and of women has long been connected in literature and across cultures (Phillips). Young Adult (YA) sexual assault narratives are growing increasingly popular, and the location of attacks in such stories is significant, such as when rape is depicted in nature, because, in reality, much sexual violence occurs in the private sphere (Kerber)—the home (Altrows). Using an ecofeminist lens and conceptions regarding the treatment of sexual violence in children’s and YA literature (Marshall, “Stripping”; “Girlhood”), this paper examines Speak (Anderson), Living Dead Girl (Scott), and Exit, Pursued by a Bear (Johnston), which all set rape scenes outdoors. When individuals are violated in outdoor spaces, these sites can come to hold traumatic memories, prompting a shift in survivors’ relationships with the outdoors. For the protagonists in all three novels examined here, outdoor spaces come to represent pain, and so a critical consideration of the setting of sexual assault in these stories—particularly spaces with land, trees, and water—is warranted.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».