MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6888936473 · doi:10.25364/27.1:2021.1.5

Material Weapons: Paratext, Ethics, and Testimony in Carmen Aguirre’s Something Fierce

2021· article· en· W6888936473 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revueunipub · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMemory, Trauma, and Commemoration
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipAgency (philosophy)Subject (documents)PoliticsEconomic JusticeMemoirKey (lock)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From its title onward, Something Fierce uses a host of material strategies that position the book as a testimonio – narrating Carmen Aguirre’s Memoirs of a Revolutionary Daughter not only as a coming-of-age memoir, but rather as the communal story of the Chilean resistance, expressing an urgent justice claim, and invoking readers’ responsibilities as witnesses. To develop my analysis of Something Fierce, I consult scholarship on paratext, the genre of testimonio, and research on the ethical and political stakes of testimonies as cultural commodities. I thus establish the key role of paratext as strategic “thresholds of interpretation” (Genette) that allow renegotiating the dynamics of the memoir’s national and transnational “testimonial transactions” (Whitlock). In so doing, I demonstrate how the material envelope of Something Fierce serves to mobilize testimony’s call-and-response dynamics, to revise the power-balance between the testifying subject and their addressees – asserting authorial agency and invoking audience’s implication.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,448
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueunipubMême sujetMemory, Trauma, and CommemorationTravaux en français237 207