Erasing the past and returning to it: digital technology and writerly identities in Amnesia by Peter Carey and The Wisdom Tree by Nick Earls
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the ambivalent representations of digital technologies in Amnesia (2014) by Peter Carey and The Wisdom Tree (2016) by Nick Earls with particular regard to the ways in which these technologies are presented as challenging or complicating the role and identity of the writer as understood in print culture. The protagonist of Carey's Amnesia, Felix Moore, is presented as a formerly influential print-based journalist who is now sliding into irrelevance in a digital age. In Earls' The Wisdom Tree, the only novella in the five book sequence that is set in the past is Vancouver, which depicts its protagonists pursuing literary careers in 2001, in the uneasy wake of 9/11 and on the cusp of the digital revolution. References in the novellas that precede and follow Vancouver reveal that these writers are no longer conventionally successful or relevant in a contemporary setting. Where the approaches of Carey and Earls diverge is around the theme of memory. In Amnesia, Moore is commissioned to ghost write the autobiography of an enigmatic hacker known as 'Angel', and in so doing links her seemingly inexplicable and globally focused acts of cyber-terrorism to a very specific thread of Australian history. In doing so he reasserts his relevance as a writer by challenging the 'amnesia' of the contemporary digital age. The novellas of the Wisdom Tree, by contrast, presents a more complex exploration of digital technology , noting that the sudden associative connections it encourages have the potential to both obscure the past and return people to it, including (if only momentarily) the seemingly lost literary lives and preoccupations explored in Vancouver.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».