"Hoping without Hope": Positive Pessimism in the Literary Works of Marlen Haushofer Sibylle Berg
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation offers a reading of select texts by literary writers Marlen Haushofer and Sibylle Berg as "positively pessimistic". Via three chapters, I engage in close textual analysis and place Haushofer’s novels Die Wand and Die Mansarde into conversation with Berg’s Vielen Dank für das Leben and Der Mann schläft. The goal of this project is to challenge the prevailing reception of these texts, which deems them utterly hopeless or dystopian in their outlook. In particular, I argue for the positive messages inherent in the novels’ engagement with topics of deviance, isolation, confusion, and despair, drawing also on theories of psychoanalysis, gender, and existentialism. By critically discussing concepts such as progress, rationality, subjectivity, hope, and happiness, I re-evaluate and deconstruct common societal understandings of and approaches to the notions of "good" and "bad" as these are projected onto the novels’ depictions of the human condition that is deemed fundamentally helpless. The analysis concludes that the novels’ respective radical content and disconcerting tone actually call for an absolute commitment to goodness and love, and a sensory reconnection with the surrounding world that can be achieved by gaining distance from symbolic pillars of identity, as well as by cultivating an awareness that life’s meaning remains enigmatic and that one is both alive and is also going to die. What results from this worldview is an enhanced gratitude for being alive, a playfulness towards the everyday, and the possibility for an intense contact and genuine connection with others and the natural world. I argue that the authors can only convey these positive messages by previously uncovering and foregrounding the timeless destruction and emptiness that lingers at the core of the social order and that frames nearly every aspect of human life. For this reason, I qualify Berg’s and Haushofer’s uncompromised commitment to unsentimental portrayals of negative feelings, decay, and destruction "positively pessimistic".
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,021 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».