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Enregistrement W7031795212

Alms & Matter

2016· dissertation· en· W7031795212 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSpider Taxonomy and Behavior Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQueerRomancePlot (graphics)NarrativeOppressionMidnight
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alms & Matter works against the predominance of the tragic mode in queer narratives by taking heteronormative romantic tropes and reapplying them to characters who normally would be offered suffering and strife instead. The novel aims for a queer optimism rooted in a reality that is not, and should not be, limited to tales of queer suffering. The novel’s division into four parts reflects the setting which binds the characters together: a door-to-door fundraising office in Calgary. The protagonists follow a script when soliciting donations, of which Waiting, Rapport, the Ask, and Concern-Handling are fundamental parts. While we follow the characters through their work, we see the main plots go through the same format. The story is set up in Part I, disrupted and developed in Part II, the stakes raised in Part III, and the plot and subplots resolved in Part IV.
\n
\nSetting the novel in a fundraising office blends oppression with lightheartedness; though the stories the protagonists present are often dire, many of the interactions they have at the door are startling, bizarre, and surreal. Though many of the scenes take place in or around the workplace, and the protagonists talk about contemporary global issues, the plot revolves around the social aspects of their lives. Both of the novel’s primary romantic plots begin with standard tropes of queer suffering, and typically end in tragedy. In Alms & Matter, these tragic tropes are averted.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,573
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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