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Enregistrement W4403979100 · doi:10.70116/3065457236

Becoming ethically preoccupied through Currere: W.G. Sebald, Franz Kafka and narrative self-representation

2024· article· en· W4403979100 sur OpenAlexaff
Teresa Strong‐Wilson

Notice bibliographique

RevueCurrere and praxis. · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLiterature and Cultural Memory
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeRepresentation (politics)PsychoanalysisSelf representationPhilosophyArtLiteraturePsychologyHumanitiesPolitical scienceLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within education, we can learn a great deal from others’ uses of narrative as a site of praxis from which to work through difficult psychic processes. The narratives published by W.G. Sebald and Franz Kafka—as well as what we know about these authors’ narrative processes—hold important insights for the kind of narrative writing that can happen in currere. Born in Germany near the end of WWII and inheriting the heavy burden of the Holocaust, Sebald was concerned with the social implications of writing as a form of witness, even as he was persuaded that a narrative approach was more powerful than discursive prose. Sebald saw in the writing of narrative an attempt at restitution. For Franz Kafka, the writing of literary texts offered the only space in which he experienced some redemption from (as he called it) “murderers’ row.” Despite their stature, both considered themselves as periphereal writers; writing came from a felt sense of precarity and vulnerability. Both relied on unreliable narrators. By exploring the relations between Sebald’s and Kafka’s writing lives and their melancholy, I inquire into how both were driven by a sense of urgency in writing narratively (one form of which is literature) and look at how such writing embodied an ethical probing of unsettling preoccupations, in ways of compelling interest to projects of subjective/social reconstruction.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil0,923

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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