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Enregistrement W7042615252

The postmodern challenge of historiography in contemporary Canadian fiction: Kate Pullinger's weird sister and the silent voices in history

2022· article· en· W7042615252 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRepository of TBU publications (Univerzita Tomase Bati ze Zline) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePhilosophy, History, and Historiography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPostmodernismHistoriographyImpossibilityDepictionObjectivity (philosophy)Sister
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As defined by Georg G. Iggers and promoted by Hayden White, the postmodern challenge of historiography calls into question the objective enquiry and truth value of history writing. Many works of fiction have embodied this trend, embracing the challenge by exploring objectivity and the retrievability of the past. In contemporary Canadian literature, such cases are also to be found. The novel Weird Sister (1999) by Kate Pullinger thematizes history and history writing, utilizes Gothic elements, and employs the elements of historiographic metafiction, e.g. as characterized by Linda Hutcheon. The book features characters representing the so‐called silent voices whose testimony had remained lost in the official historical record. This paper aims to show that the depiction of the impossibility of uncovering the truth about the past represents a significant contribution by contemporary fiction authors to the postmodern challenge of historiography, with Pullinger’s novel emerging as a notable contribution to this discourse. © 2022, University of Pardubice. All rights reserved.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,917
Score d'incertitude au seuil0,911

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,160 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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