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Enregistrement W6912088489 · doi:10.5281/zenodo.14917005

Corona Fictions und ihre Spuren in der Quebecer Literaturlandschaft

2025· article· de· W6912088489 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typearticle
Languede
DomaineArts and Humanities
ThématiqueNarrative Theory and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorona (planetary geology)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Die Covid-19-Krise, die im März 2020 die westliche Welt erfasste, hinterließ tiefgreifende Spuren in allen gesellschaftlichen Bereichen. In der Kunst- und Kulturszene fanden diese Spuren Ausdruck in den sogenannten Corona Fictions, zu denen Gedichte, (Kurz-)Geschichten, Musikvideos, (Web-)Serien oder Filme zählen, die vom pandemischen Geschehen inspiriert sind. Der Beitrag gliedert sich in drei Teile und erläutert zunächst den Zusammenhang zwischen dem globalen Krisendiskurs, älteren Seuchentexten und den Corona Fictions, die als unmittelbare Reaktion der Kunst- und Kulturschaffenden auf die pandemische Krise vor allem im digitalen Raum veröffentlicht wurden. Anschließend folgt ein Überblick über Corona Fictions aus Quebec, der aufzeigt, dass die frühen literarischen und filmischen Zeugnisse der Pandemie einen inhaltlichen Schwerpunkt auf die psychosozialen und soziokulturellen Auswirkungen des Krisenmanagements auf verschiedene Bevölkerungsgruppen legen. Corona Fictions geben somit Einblicke in die vielfältigen Erfahrungsräume dieses globalen und kollektiv geteilten Ereignisses des 21. Jahrhunderts. Im abschließenden Teil wird die Dokumentation des transmedialen Korpusmaterials, das sich zusätzlich durch seine Transnationalität und Transkulturalität auszeichnet, in der Corona Fictions Database behandelt, die als bibliographische Datenbank ein umfassendes Bild der fiktionalen Repräsentationen der Pandemie über Medien-, Gattungs- und Sprachgrenzen hinweg zeichnet.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante, Charge 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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,862
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0710,009

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,236 · 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; les deux têtes enseignantes 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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