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Enregistrement W7029344742

Jag är hellre medusa än en musa : Grotesk femininitet i skräckromaner: En analys av det feminina som skräckinjagande i Mona Awads Bunny och Rachel Harrisons Cackle.

2023· other· sv· W7029344742 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDiVA at Umeå University (Umeå University) · 2023
Typeother
Languesv
Domaine
Thématique
Établissements canadiensNative Mental Health Association of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPleasureBiography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Denna uppsats har analyserat gestaltningen av det feminina som skräckinjagande i de två gotik- och skräckromanerna Bunny (2020) av Mona Awad och Cackle (2022) av Rachel Harrison. Den metod som har använts har varit en textnära läsning av novellerna och den teori som analysen har utgått ifrån har huvudsakligen varit Maria Margareta Österholms avhandling Ett flicklaboratorium i valda bitar – Skeva flickor i svenskspråkigprosa från 1980 till 2005 (2012) som behandlar Mary Russos begrepp gurlesken och dess olika former, Sandra M. Gilbert och Susan Gubars teori om den internaliserade manliga blicken i deras bok The madwoman in the attic, The woman writer and the nineteenth-century literary imagination (1979), och Yvonne Lefflers teori om skräckberättelsens förmåga att väcka känslor hos läsaren i hennes bok Horror As Pleasure (2000). Syftet var att undersöka hur romanerna förhåller sig till sammanflätningen av det skräckinjagande och det feminina. Analysen har visat att den internaliserade och objektifierande blicken på kvinnorna är en viktig del i hur de skräckinjagande elementen framställs både groteska och hotfulla – särskilt vid framställningen av det feminina och kvinnomonster. Jag behandlar i den avslutande diskussionen hur det feminint monstruösa i dessa två romaner har förskjutits till ett mittemellanförskap som förhåller sig till förmågan hos publiken att konceptualisera situationerna.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0160,016
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0120,012
Intégrité de la recherche0,0080,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,050

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,197 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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