Treachery is the other side of dailiness : om representasjon, identitet og skam i Alice Munros The Beggar Maid
Bibliographic record
Abstract
I 1978 ga Alice Munro ut novellesyklusen Who Do You Think You Are? i Canada, og for den mottok hun Governor General’s Award. I USA ble boken utgitt under tittelen The Beggar Maid, mottakelsen var strålende og hun ble nominert til Boooker-prisen. The Beggar Maid var hennes fjerde utgivelse, og siden den har hun regelmessig publisert novellesamlinger, den foreløpig siste, Runaway, kom i 2004. \t\n\nI denne oppgaven foretar jeg en todelt analyse av The Beggar Maid. Jeg har besluttet å dele analysen i to deler for å ivareta det potensialet som ligger i novellesyklusen; målet har vært både å holde frem den autonome novelle, samt å redegjøre for syklusens dynamiske helhet. I del én av analysen konsentrerer jeg meg om åpningsnovellen ”Royal Beatings”. Jeg diskuterer den i forhold til noen sentrale begreper hos moderne novelleteoretikere, og forsøker slik å synliggjøre strukturer som er virksomme i novellen. Deretter følger en narratologisk gjennomgang hvor jeg påviser og diskuterer de narrative grep som jeg anser som sentrale. Den tematiske analysen av ”Royal Beatings” er en tekstnær lesning hvor hovedfokus ligger på novellens behandling av begreper som identitet, fattigdom, uoverensstemmelse og representasjon. \n\nI analysens del to konsentrerer jeg meg om hele syklusen, og jeg går også her innledningsvis gjennom noen sentrale genreteoretikere. Med utgangspunkt i noen begreper fra denne diskusjonen går jeg så inn på en tematisk analyse av The Beggar Maid, hvor jeg har vektlagt den tematiske ekspansjonen som novellesyklusgenren tillater. Jeg forsøker å abstrahere noen av de tematiske funnene fra nærlesningen av ”Royal Beatings”, og viser hvordan disse utbroderes gjennom syklusen. \n\nUnderveis i lesningen forholder jeg meg aktivt til andre og toneangivende lesninger av The Beggar Maid, og benytter disse som diskusjonsvegg i min analyse. Jeg tar i bruk øvrige teoretikere der hvor jeg finner det hensiktsmessig, men mitt hovedliggende i denne analysen har vært å la primærteksten diktere hvilke teoretiske perspektiver som har vært av interesse. Min lesning har hovedsakelig fokusert på representasjon, identitet og skam, og mitt mål har vært å vise hvordan disse aspektene søkes belyst fra flere ulike perspektiver i teksten.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 0.007 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".