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Enregistrement W4407168270 · doi:10.5117/9789463725682_intro

Introduction

2025· book-chapter· en· W4407168270 sur OpenAlexaff
Sarah Stang, Mikko Meriläinen, Joleen Blom, Lobna Hassan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGothic Literature and Media Analysis
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Monsters have fascinated us since time immemorial, springing from our cultural imaginations and appearing in our stories, myths, legends, fairy tales, literature, artwork, poetry, comic books, films, television shows, and, of course, video games. Monstrous beings embody our fears, anxieties, and prejudices, while also being irresistible figures whose forms and stories are continuously re-envisioned, remediated, and even sometimes redeemed. The concept of monstrosity itself is a form of chimera, defying classification and categorization, morphing and mutating to fit all kinds of analytical moulds. This is perhaps because monsters themselves are ambiguous and often contradictory figures. As Rosi Braidotti (2011) has pointed out, monsters “represent the in-between, the mixed, the ambivalent as implied in the ancient Greek root of the word for ‘monsters’: teras , which means both horrible and wonderful, object of aberration and adoration, placed between the sacred and the profane” (p. 216, emphasis in original). In this sense, while the monster is a villain in countless stories and media, it is really an ambiguous figure, defying clear categorization as either “bad” or “good.” For example, in his book Monster Theory, Jeffrey Jerome Cohen (1996) discusses how the figure of the monster often symbolically polices the borders of what is permissible, signalling that to step outside of social norms risks either “attack by some monstrous border patrol or (worse) to become monstrous oneself” (p. 12). Yet, at the same time, some monsters can be guardians or protectors, such as the kaiju Mothra; they may also be objects of dangerous or transgressive romantic interest, such as vampires or sirens; or they can be cute companions, like Pokémon—short for “Pocket Monsters.” The monstrous also sometimes offers space for the subversion of hegemonic norms and power structures (see Wilson, 2020 ) and a point of identification for marginalized groups. For instance, feminist activists have reclaimed a figure like Medusa as a symbol of women’s rage against oppressive patriarchal systems, and even a pop star like Lady Gaga has used the term “monster” to refer to the queerness, deviance, and non-normativity of herself and her fans.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil0,613

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5700,355

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,254 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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