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Enregistrement W4318195391 · doi:10.3138/ecf.35.1.43

“Mind Is Revealed in the Countenance”: Subversive Laughter and Caricature in <i>The Woman of Colour</i>

2023· article· en· W4318195391 sur OpenAlexvenueno aff
Leigh-Michil George

Notice bibliographique

RevueEighteenth-Century Fiction · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLiterature: history, themes, analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaughterFemininityWhite (mutation)Context (archaeology)ArtAestheticsLiteratureRace (biology)HierarchyGazePsychoanalysisSociologyGender studiesPsychologyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Throughout The Woman of Colour (1808), Olivia Fairfield, the Black mixed-race heroine, ridicules the “fair sex” bodies of white female characters who irrationally judge the heroine as inferior because of the colour of her skin. In this article, I extend Lyndon J. Dominique’s reading of Olivia’s subversive gaze and laughter found in Imoinda’s Shade (2012). In building on Dominique’s insights, I show how Olivia paradoxically uses caricatural tropes of fat versus thin and young versus old to envision caricature on her own terms: to challenge and resist anti-Black stereotypes. When the novel is examined within the context of contemporary visual caricatures that depict the Black female body as grotesque, one recognizes that Olivia’s defensive use of verbal caricature is a rhetorically strategic attempt to challenge England’s racial hierarchy, by reaffirming her own femininity and “fairness.”

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,402
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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