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Enregistrement W4396629875 · doi:10.4000/polysemes.11556

“(P)ink”: A Research-Creation Approach to Autopathography

2023· article· fr· W4396629875 sur OpenAlexaff
Michelle Ryan

Notice bibliographique

RevuePolysèmes · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArtistic and Creative Research
Établissements canadiensSmiths Detection (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article s’intéresse aux stratégies de recherche-création. Il est donc divisé en deux parties. La première partie présente un travail créatif de fiction autobiographique, « (P)ink », qui dépeint le paysage intérieur d’une femme suite à un cancer du sein. La nouvelle cherche à explorer les limites des modes intimes d’écriture autobiographique, life-writing, en proposant des strates de réflexion intermédiale. Il est autoréflexif sur le plan formel et thématique. La deuxième partie propose un prisme critique permettant de considérer les questions que « (P)ink » soulève sur l’utilisation de modes hybrides d’écriture de soi qui mêlent le personnel et l’académique, l’intime et l’esthétique. En s’appuyant sur le travail de critiques tels que Jennifer Cooke, ce texte place la nouvelle dans un contexte plus large d’écrivains et d’artistes utilisant audacity pour créer une esthétique déstabilisante. En outre, le texte explore les réseaux d’images à l’intérieur de la nouvelle et au-delà de son cadre en la plaçant dans ce que les critiques appellent un « short story cycle », un recueil de nouvelles interconnectées sur le plan thématique. Le recueil complet, Blue Breast, dans lequel « (P)ink » apparaît en dernier, propose en effet une exploration autoréflexive des possibilités formelles de la nouvelle, du short story cycle et de l’autopathographie (écriture sur la maladie) pour produire l’esthétique troublante d’un récit de cancer où s’entremêlent le personnel, l’académique, la vie et l’art.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,763
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,009

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 Opus0,181
Tête enseignante GPT0,409
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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