Notice bibliographique
Résumé
It is striking that several recent Irish short story collections by women writers, including Danielle McLoughlin&s;s Dinosaurs on Other Planets (2015), Mary Morrissy&s;s Prosperity Drive (2016), Lucy Sweeney Byrne&s;s Paris Syndrome (2019 ), Nicole Flattery&s;s Show Them a Good Time (2019), Éilís Ní Dhuibhne&s;s Little Red and Other Stories (2020), Louise Kennedy&s;s The End of the World Is a Cul de Sac (2021), Sheila Armstrong&s;s How to Gut a Fish (2022), Bernie McGill&s;s This Train is For (2022), Jan Carson&s;s Quickly, While They Still Have Horses (2024) and Mary Costello&s;s Barcelona (2024), represent animals as marginal and liminal presences and endow them with disturbing and suggestive properties. Tropes of violence and of Otherness are regularly associated with animal protagonists. Drawing on a range of recent theories of animality and the nonhuman, this essay seeks to consider the way in which the interrogation of and deconstruction of femininity and humanity in these stories are a concomitant of the animal presences in them. Some of these texts question traditional notions of the human and the lines of demarcation between the human and the animal, while others remain undecided about inherited dichotomies that they recognise as detrimental but cannot dislodge. Overall, these stories depict the animal and the feminine as intersecting but also as opposed and conflicted. Trans-species solidarity and the process of becoming-animal lead to a dislocation and rethinking of the feminine, but often the moments of enlarged vision or extended identity come at a cost, are transient or hedged with ironies.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,027 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,007 |
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 ».