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Enregistrement W823696447

Dead Animals: Uncanny and Abject Imagery in Ann Quin’s Berg

2015· article· en· W823696447 sur OpenAlexaff
Jennifer Komorowski

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGothic Literature and Media Analysis
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUncannyRepetition (rhetorical device)Psychoanalytic theorySubtextArtPsychoanalysisPsychologyLiteraturePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In her novel Berg, Ann Quin creates a hidden subtext through the use of uncanny and abject Egyptian imagery. By using the psychoanalytic theories of Sigmund Freud and Julia Kristeva to unravel the meaning behind imagery such as mummified animals, recurrent cat images, and the double, we can expose the underlying symbolism in the novel. The features of the uncanny that are especially significant to Berg are the return of the repressed and the idea of uncontrolled repetition. The repetition of cat imagery, often in the form of wet fur, signals the return of the repressed housecat Sebastian which is representative of Berg’s underlying Oedipus complex. The cat imagery is connected, through the Egyptian goddess Bastet to Berg’s mother and Judith, his pseudo-stepmother. The idea that Judith’s room is an Egyptian tomb, filled with mummified animals, increases our uncanny reaction to her because of the continued repetition of Egyptian imagery.\nJENNIFER KOMOROWSKI is currently attending Brescia University College and will be graduating this spring with an Honors Specialization in English and a Major in Sociology. Her research interests are in psychoanalytical theory and critical theory. This fall she will be working on her Master's in Theory and Criticism at Western University.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0070,016
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,109
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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