Notice bibliographique
Résumé
Advertising, long a controlling force in industrial society, has provoked an important body of imaginative work by English language writers. Michael Ross's Designing Fictions is the first study to investigate this symbiotic relationship on a broad scale. In view of the appreciable overlap between literary and promotional writing, Ross asks whether imaginative fiction has the latitude to critique advertising as an industry and as a literary form, and finds that intended critiques, time and again, turn out to be shot through with ambivalence. The texts considered include a wide range of books by British, American, and Canadian authors, from H.G. Wells’s pioneering fictional treatment of mass marketing in Tono-Bungay (1909) to Joshua Ferris’s depiction of a faltering Chicago agency in Then We Came to the End (2007). Along the way, among other examples, Ross discusses George Orwell’s seriocomic study of the stand-off between poetry and advertising in his 1936 novel Keep the Aspidistra Flying and Margaret Atwood’s probing of the impact of promotion on perception in The Edible Woman (1969). The final chapter of the book considers the popular television series Mad Men, where the tension between artistic and commercial pressures is especially acute. Written in a straightforward style for a wide audience of readers, Designing Fictions argues that the impact of advertising is universal and discussions of its significance should not be restricted to a narrow group of specialists.
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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 | 0,006 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,057 | 0,014 |
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 ».