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Enregistrement W4402434924 · doi:10.33137/wij.v20i1.43949

Abrams, Barbara. Forensic Storytelling and the Literary Roots of Early Modern Feminism, ReSisters. New York, London: Routledge, 2024.

2024· article· en· W4402434924 sur OpenAlexvenueno aff
Laura S. Levitt

Notice bibliographique

RevueWomen in Judaism A Multidisciplinary e-Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueFolklore, Mythology, and Literature Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStorytellingFeminismSociologyHistoryArt historyArtGender studiesNarrativeLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This important archival study opens up the rich possibilities of what Abrams' calls "forensic storytelling."This strategy of scholarly engagement is the author's new way into the story of early modern women's writing as a literature of resistance in 18 th century France.Or, in Abrams' terms, a legacy of French "reSisters."In this study Abrams focuses on the story of the incarceration of three French women in the 18 th century.The stories are themselves forensic as is the forensic data she uses to make her case about these women's lives and their relationship to the literature of early modern feminism.Abrams interrogates the factums, the letters, notes, and arguments that these women put together to plead their own cases at the time.Scouring the archives at the Bibliotèque de l'Arsenal, Abrams brings us into the worlds of three of these women.Investigating their words, and their evidentiary files, she tells their stories, but she also places them in a broader context, both historical and literary.As I read this book, Barbara Abrams's meticulous archival research constitutes in literary and historical terms, forensic expertise that resonates with the work of the American Academy of Forensic Science (AAFS); their work relates to any science used for the purpose of the law.Moreover, as they explain, the forensic scientist is often called upon as an expert witness in court but that this expert witness, "as opposed to the ordinary or 'fact' witness, is someone who is "permitted to testify not just about what the results of testing or analysis were ('facts'), but also to give opinion about what those results might mean." 1 She testifies to not just what is in the archive but is that scholarly expert who is uniquely positioned to tell us what this evidence means.This is precisely what she does in her aptly titled, Forensic Storytelling.She digs out and helps illuminatean extraordinary cache of French 18th century women's writing, a whole genre that has been overlooked as such, and, to date, only partially studied.On this score, Abrams is both gracious and eloquent in the ways she both appreciates and builds on prior scholarship.This is not about conquest as much as it is about a broadening, an opening of this work to new questions and novel perspectives that build from prior scholarly inquiry.She enhances and expands those studies to

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Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0060,009
Communication savante0,0060,018
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,009

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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