Notice bibliographique
Résumé
At the core of Jeff Lemire’s 2009-2013 graphic novel Sweet Tooth is a tale of resource extraction. This may seem an extraordinary claim to make about a dark fairy tale of a text that is chiefly concerned with the postapocalyptic relationship between an ageing hockey bruiser and a young deer-human hybrid boy. Yet Sweet Tooth #26-8 and #35 reveal that both the mysterious plague responsible for destroying human civilization in the world of Lemire’s story and the animal hybrid children inexplicably born in the same era have their origins in an ancient nonhuman force disinterred from the Arctic ice. The trope of nonhuman horrors unleashed from drilling or melting in the Arctic has become a common one; Sweet Tooth’s world-ecological (Moore) framing of the incident as one that brings together colonialism, capitalism, and science is not particularly unique. However, the Canadian Lemire’s refusal to differentiate between genetic science and indigenous cosmology in the comic’s portrayal of both viral pandemic and embodied animal gods offers the possibility of a geontological (Povinelli) reading. Here, I interpret Sweet Tooth as fundamentally a piece of climate change fiction— one that responds to an urgent need for new ways to understand a world that is not only post-Human, but also post-Life.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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 ».