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Enregistrement W4390783632 · doi:10.1080/21504857.2024.2302438

On the distinction between creative and non-creative labour and on making comics in Guy Delisle’s graphic memoirs. From “travelogues” to “ <i>laborlogs</i> ”

2024· article· en· W4390783632 sur OpenAlexaboutno aff
Elefthéria Karagianni

Notice bibliographique

RevueJournal of Graphic Novels & Comics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueComics and Graphic Narratives
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComicsMemoirContext (archaeology)JournalismOrder (exchange)Creative workVisual artsHistoryAnimeSociologyArtLiteratureMedia studiesLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Guy Delisle’s comics have often been categorised among the subgenres of graphic journalism, travelogues, or travel autobiographies. Nonetheless, apart from the obvious detailed depictions of his travel impressions – an amply elaborated topic– there are some important, yet overlooked, recurring themes such as the aporia of creative labour, and the consequences of the changing nature and organisation of work from the beginning of the 1980s to the late 2010s on cultural industries and comics profession. Delisle’s memoirs delineate different types of organisational structures, interpersonal relations, and working conditions from the time he was employed as a salaried labourer and animator, along with the setting in which he had to perform his job as a self-employed, freelance artist. His visual narrations constitute a canvas of anecdotes and events, revolving around his working environment and professional context, not only during his sojourn in various countries but also in his hometown, Quebec, Canada. The present article suggests that Delisle’s ‘travelogues’ can be better understood as ‘laborlogs’. That is a term coined here from the synthesis of the word labour, toil, and log, a record book, a list, employed in order to lay emphasis on the importance of work and labour in the artist’s illustrations.

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,494
Score d'incertitude au seuil0,907

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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