Notice bibliographique
Résumé
With the 1989 Beijing massacre fading from popular memory in the West, China from the mid-1990s to a few years ago felt more open than ever to global trade, communication, travel, and cultural and educational exchanges. There was even talk in the mainstream press that China was heading toward a more democratic future. It was during this second Sino-Western honeymoon that authors in the US, Canada, France, the UK, and elsewhere began writing mystery fiction set in contemporary China in their regional languages. These “China mysteries”—crime, detective, and mystery thriller novels that take place in China but were not written or published there—formed a new genre of popular fiction that highlighted the world’s hopes and fears after Tiananmen. The multinational and multicultural writers of China mysteries, among them ex-PRC nationals like Qiu Xiaolong, Zhang Xinxin, and Diane Wei Liang, converged on the China Mainland to negotiate political and cultural complexities through crime fiction plotlines. Their books emerged from Western lineages of the modern novel and popular genre fiction—with Chinese contributions—and depended on Western commercial publishing models shaped by cultural, national, political, and economic factors. This work examines more than a hundred China mysteries—many describing and analyzing social and economic changes at the center of modern life in China—to provide a brief history of the genre and analyze the formulaic and original elements of the mysteries, including their attention to matters of location, social content, characterization, history, and biography. It also highlights the role of “information” acquisition as a motivation for readers and authors of popular fiction, which has become a topic of discussion in Chinese literature studies. With its timely commentary on Sino-Western relations as presented through crime fiction, China Mysteries will appeal to students and scholars of contemporary Chinese literature and culture, as well as fans of crime novels and others who are curious about the global dimensions of the genre and how it complicates our understanding of “world literature.”
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,002 |
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 ».