Documenting war in Ukrainian comics: shifting from soldiers to civilians
Notice bibliographique
Résumé
Against the backdrop of the Russian–Ukrainian war, Ukrainian comics have emerged as a potent medium for depicting the ongoing conflict. They blend informational, political, cultural, and artistic elements, contributing to a multi-dimensional media discourse. They also serve as a means of documenting the war’s reality, becoming an integral part of cultural memory. The Ukrainian documentary comic series Kiborhy (Cyborgs) and the comic magazine INKER play a significant role in this regard. When comparing the earlier Kiborhy to the more recent INKER comics, a discernible shift in narrative focus can be observed: whereas Kiborhy portray heroic Ukrainian soldiers, INKER’s narratives centre around the everyday heroism of ordinary civilians. As opposed to Kiborhy, INKER utilizes intimate storytelling, often employing first-person narratives and personal reflections to convey the emotional impact of war without presenting any explicit violence. This shift also marks a departure from dehumanizing portrayals of the enemy as seen in Kiborhy, to a more nuanced approach where the adversaries are not explicitly named in the storytelling. This transition has diversified the range of narratives and characters, enabling social commentary and transforming Ukrainian comics into a more inclusive and diverse medium.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».