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Enregistrement W4412902204 · doi:10.54487/jcp.v8i2.7227

Lyotard’s Notion of Metanarratives in High Muck a Muck: Playing Chinese

2025· article· en· W4412902204 sur OpenAlexaboutno aff
Zoya Aziz, H. M. Ahmad, Ayesha Qadeer

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePostmodernism in Literature and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMuckGeologyPhilosophySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Muck a Muck: Playing Chinese is a digital poem, but an interactive experience. Developed through an interdisciplinary effort of eleven Canadian artists, programmers, and community members, the project comprises an interactive website, eight videos, and a gallery installation. The digital text explores the theme of Chinese immigration to Canada’s West Coast, highlighting both historical and contemporary issues faced by diasporic communities in the host country. This research examines the work through the postmodernist framework of French theorist Jean-François Lyotard, particularly his claim regarding the demise of metanarratives or grand narratives. Postmodernism is marked by scepticism towards established beliefs and absolute truths. Lyotard challenges the validity of Western metanarratives, arguing that such grand narratives have lost their authority in the postmodern world. As High Muck a Muck: Playing Chinese engages deeply with diasporic issues, it implicitly rejects dominant narratives surrounding immigration to Western societies. Like other digital texts, it incorporates texts, images, videos, and sound, all of which will be analysed through Lyotard’s lens to support the argument for the death of metanarratives. The text confronts and critiques prevailing narratives of multiculturalism, racial harmony, materialism, and economic prosperity in Western, particularly Canadian, contexts.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,222

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0160,052
Communication savante0,0110,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,524
Écart entre enseignants0,334 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2025
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