"–Miks teiän pittää saaha tappaa kaikki." : Olennot inhimillisen ja ei-inhimillisen suhteen kuvaajina Juhani Karilan romaanissa Pienen hauen pyydystys
Notice bibliographique
Résumé
Pro gradu työssäni käsittelen Juhani Karilan romaanin Pienen hauen pyydystyksen (2019) olentoja ei-inhimillisen ja inhimillisen suhteen kuvaajina. Pienen hauen pyydystys sijoittuu Suomen Lappiin, jossa taruolennot ovat osa paikallisten ihmisten todellisuutta. Työssäni olen hyödyntänyt posthumanistista ja ekokriittistä tutkimusta. Lähestyn tutkimuskohdettani kriittisen eläintutkimuksen näkökulmasta. \n \nTutkin, ketkä romaanin hahmoista saavat äänensä kuuluviin sekä keiden näkökulmasta tarina on kerrottu. Näkökulman lisäksi tutkin laajemmin kerronnan fokalisointia. Työssäni analysoin eri kuvaamisen keinoja sekä ei-inhimillisten olentojen ja ihmishahmojen kommunikoinnin tapaa ja laatua. \n \nPienen hauen pyydystyksessä olentojen nimeäminen on valtarakenteiden tärkeä kuvaaja. Ei-inhimillisiä olentoja kutsutaan romaanissa lajinsa yleisnimillä, kun taas inhimilliset olennot saavat erisnimen. \n \nHauki esiintyy päähenkilön Elinan halun välillisenä kohteena. Langenneen kirouksen takia Elinan on uhrattava joka vuosi lammen viimeinen hauki. Pienen hauen pyydystyksessä hauen yksilöllisyys on häivytetty, ja se näyttäytyy ennemminkin osana suurta lajinsa joukkoa. Vain näkki tunnistaa hauen yksilöllisyyden ja asettuu Elinan tavoitteiden tielle suojelemalla haukea.
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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) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,316 | 0,005 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».