Notice bibliographique
Résumé
Shorelines are at the forefront when it comes to the effects of climate change. They are equally a preferred leisure destination for global northerners to seek respite and some sort of ecological reconnection. This article argue that the coast offers valuable insight as a literary site of disruptive encounters. At the coast, economic, ecological, and cultural disparity interweave, and can therefore carry manifold connotations, emotions, and prospects dependent of your vantage point. As such, I argue, the coastal site offers fundamentally different temporalities and experiences depending on the vantage point. To exemplify this point, the article examines contemporary registrations of the southernmost European shore in the wake of the so-called migrant crisis that occurred as the Arab Spring revolutions was met by autocratic pushbacks. Furthermore, the article presents the term ‘coastal world literature’ as a methodology of interpreting literature at the dynamic littoral zone between land and sea. Readings of the novel What Strange Paradise (2021) by Egyptian-Canadian author Omar El Akkad, the collection of poems Mare Nostrum (2019) by Libyan-American author Khaled Mattawa , the novel Til stranden (2017; To the Beach) by Danish author Peter Højrup, and the collection of poems titled Bag bakkerne, kysten (2017; Behind the Dunes, the Coast) by Danish author Peter Clement-Woetmann support the assertion that coastal texts are informed by their position within the world-system. In effect, coastal world literature reveals valuable first encounters of disparity, unevenness, and the range of accompanied affective responses. Consequently, what happens at the shore and how we tell it matters immensely.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».