Notice bibliographique
Résumé
In this study of narration, feminist theory, and grotesque Canadian fiction, my aim is to provide a narrative model with which to read characters portrayed as both female and monstrous in a way that criticism on the grotesque does not. I provide two systems for the methodology of this study: via negativa, a well-established philosophical system of definition by negation, which shows the strength of the grotesque to represent a subject that is inherently paradoxical; and a narrative model called the "middle voice," which I developed to examine narratives that confuse or render ambiguous the identity of subjects. Through these distinct but complementary frameworks I illustrate a literary phenomenon in fiction of the grotesque: that authors develop and reveal the subjectivity of characters by confounding identities. Although I provide a concise definition of the term "grotesque," my focus is on feminist theoretical approaches to the grotesque. However, whereas feminist theory on the grotesque examines the binary opposition of woman to man, this study shows that the grotesque bypasses the "male/female" dichotomy in the representation of fictional characters. Instead, the sustained contradiction of the central opposition "woman/monster" works to undermine the notion of fictional characterization. Specifically, this study focuses on the grotesque as a narrative strategy and examines the use of the grotesque in the portrayal of female narrators. The prevalence of female grotesque characters in recent Canadian fiction combined with the rapid growth of interest in the critical concept of the "female grotesque" requires a theoretical analysis of the literature. In the fiction I examine by Canadian authors Margaret Atwood, Lynn Coady, Barbara Gowdy, Alice Munro, and Miriam Toews, narrators are contradictory. As subjects, they have doubled identities. Authors situate identity ("subjectivity") in the realm of paradox, rather than in the realm of clarity and resolution. As a result, readers and critics must rely on ambiguity and subversion as guides when posing the ultimately irresolvable question "who is speaking?" Through analysis of this fiction, then, I argue for nothing short of a new conceptualization of subjectivity.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,018 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».