Notice bibliographique
Résumé
Over the past few decades, the interdisciplinary field of human-animal studies, also known as animal studies, has become increasingly popular, evidenced by the growing number of journals and anthologies dedicated to this topic.With Dyr og mennesker i norsk litteratur [Animals and People in Norwegian Literature], Henning Howlid Wærp provides a valuable contribution to the field, using a variety of literary lenses and frameworks to examine the relationships between humans and animals in selected Norwegian fictional and non-fictional prose narratives, from the end of the nineteenth century up until today.While most chapters focus on novels, Wærp also devotes individual chapters to short stories, essays, and an exploration narrative.Wild animals, including mammals, insects, and birds, receive considerable attention, as do pets, and farm animals also appear.In his prologue, Wærp points out how he had to set boundaries, both in terms of genre and the types of human-animal relationships highlighted.In chapter one, which serves as an introduction, Wærp provides what he calls "generelle teoretiske refleksjoner" [general theoretical reflections] (9) on topics such as animals rights, the presence of animals in creative works, the nuanced and complicated relationships between human and non-human animals, and conservation.In doing so, he touches on creative works by Nordic authors ranging from Camilla Collett, Henrik Ibsen, and Sigrid Undset to Tove Jansson and Kerstin Ekman.He also references a variety of historians, literary critics, ecocritics, and philosophers, including Martha Nussbaum and her recently published Justice for Animals: Our Collective Responsibility (2023).Wærp continues to draw upon the work of these and other thinkers and critics in the thirteen chapters that follow, including Margaret Atwood, Erin James, Donna Haraway, and Arne Næss, framing his literary analyses in broad, yet nuanced, contexts.As Wærp points out in the prologue, the book's fourteen chapters can be read independently of each other and in any order.Reprints of animal-themed paintings, drawings, and other art works by mostly Nordic artists head each chapter, all containing an introduction where Wærp lays out his approach, a conclusion where we are left with questions to consider, and a bibliography.While Wærp does not use one theoretical framework or approach in this wideranging study (9), he does return to several themes throughout.These include the contemporary relevance of older literary works, the value of revisiting texts
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,132 | 0,043 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».