Climate Crisis and Narrative Repair: Eco-Critical Perspectives in Contemporary Australian Writing
Notice bibliographique
Résumé
This abstract examines the role of contemporary Australian literature in addressing the climate crisis through the lens of “narrative repair,” an eco-critical framework focused on healing the broken relationship between humans and the non-human world. It argues that Australian writers, uniquely positioned within a continent experiencing acute climate impacts and possessing deep Indigenous ecological knowledge, are crafting narratives that actively challenge anthropocentrism, colonial legacies of extraction, and the pervasive sense of eco-anxiety. By analyzing key texts – Tony Birch’s The White Girl (2019), Alexis Wright’s The Swan Book (2013), and Richard Flanagan’s Gould’s Book of Fish (2001) – this study explores diverse strategies of narrative repair. Birch’s novel centres Indigenous sovereignty and care for Country as fundamental to climate justice, offering a model of relationality. Wright employs magical realism and cyclical time to disrupt linear, progress-driven narratives that fuel environmental destruction, emphasizing interconnectedness and resilience. Flanagan’s historical fiction exposes the deep roots of ecological exploitation in Tasmania’s colonial past, linking the violence against humans and nature. Collectively, these texts demonstrate how narrative repair operates by: centring marginalized voices and knowledge systems; reconfiguring narrative form and temporality to reflect ecological complexity; fostering empathy for non-human entities; and imagining alternative, sustainable futures grounded in responsibility and reciprocity. This eco-critical analysis reveals contemporary Australian writing as a vital site for cultural and ecological reparation, offering not just critique of the climate crisis but active pathways towards healing and renewed kinship with the living world. DOI - https://doi.org/10.65525/SVUP.9788199392021.2025.44-57.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 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 ».