Notice bibliographique
Résumé
The 2015 publication of Nick Sousanis’s graphic dissertation, Unflattening, opened doors for artist-scholars who challenge conventional research methodologies by producing graphic dissertations, graphic research, and comics-based publications in academic, scientific, and medical journals. Unflattening came out one year after I began a PhD program in cultural studies at the University of California, Davis, with a proposed graphic dissertation of my own. In this essay, I will discuss how my intended project, a graphic narrative about my maternal grandmother and her experiences of the Second World War in Germany, became a graphic memoir—an intersectional feminist Bildungsroman that explores themes of transgenerational memory, displacement, and childhood sexual abuse. As an astute scholar in my cohort put it, “You’ve found a new way of ‘doing’ psychology and history.” How is the very particular kind of subjectivity, a seeing from the ground up, or from a “snail’s eye view,” engendered by the comics form, useful for contemporary decolonial scholarship? In addition to writing about my graphic memoir, Queen of Snails (forthcoming by Graphic Mundi, an imprint of Penn State University Press in 2022), I will interview Kay Sohini, a PhD candidate at Stonybrook, about Unbelonging, her graphic dissertation in progress, Helen Blejerman (Lulu La Sensationelle, Presque Lune Editions, 2014), and Sarah Lightman (Book of Sarah, Myriad Press and Penn State University Press, 2021). How has the process of creating their graphic narratives changed their approaches to research? What have they learned by employing drawing and writing in crafting works that include autobiographical elements? How might some of these processes be useful to scholars seeking to unpack intersectional issues of transgenerational trauma, misogyny, and racism?
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».