Mend the gap: visual writerly strategies, the missing piece of reader engagement in comics
Notice bibliographique
Résumé
How do comics engage readers? Scholars argue that comics readers become invested in the story by using their imagination to fill in narrative gaps created by the gutter spaces that mark missing visual details in between panels. Theories of the gap, however, do not approach gaps as images that like other ambiguous images create instances of narrative uncertainty that prompt the interpretative input of readers. Inspired by Roland Barthes’s distinction between the readerly and the writerly, this thesis proposes that to reach a plausible, coherent comics narrative, readers either 1) adopt visual readerly strategies to decode conventional images (including the gap), or they 2) employ visual writerly strategies to creatively interpret unconventional, indeterminate images and reach a plausible meaning through inference. In the latter case, the narrative input of readers is extensive and necessary for the narrative to cohere. Several scholars have examined how comics guide readers to decode their conventional visual language. By contrast, little work has been done in relation to the increasingly common use of indeterminate images that demand the writerly input of readers. This thesis addresses this gap in scholarship, adopting a narratological approach to study how unconventional images in nine comics activate the engagement of readers so that the narrative coheres. Because readers enter stories primarily through the thoughts and feelings of characters and narrators, this thesis focuses on the indeterminate visual representation of characters’ or narrators’ minds. Specifically, this thesis demonstrates how: 1) the visual doubling, joining, or blending of cues of minds encourage readers to writerly perceive at once the intramental and the intermental thinking of characters (Chapter One); 2) in the absence of cues of mind, spatial cues enable readers to writerly characterize characters with unreadable minds (Chapter Two); 3) the altering of documents function as focalization cues that prompt readers to writerly respond to the manipulative, confused or ambivalent mind of the narrator who compiled them (Chapter Three). In all instances, the indeterminacy of images and the writerly engagement they trigger draw readers into the storyworld and into the minds of its agents, thus uniquely investing readers as co-creators of the comics narrative.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».