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Record W2532269879 · doi:10.4000/germanica.3213

Vom Brennerpass bis Napoli. Heimat, Fremde, Interkulturalität in Kurt Lanthalers Tschonnie-Tschenett-Romanen

2016· article· de· W2532269879 on OpenAlexaff
Jürgen Heizmann

Bibliographic record

VenueGermanica · 2016
Typearticle
Languagede
FieldArts and Humanities
TopicCrime and Detective Fiction Studies
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans l’univers du roman policier germanophone, le régionalisme a le vent en poupe. Le polar régional est devenu un genre littéraire spécifique, avec son propre code, bien qu’une grande partie des livres publiés arborant cette étiquette se révèlent purs articles confectionnés ayant pour seul objectif le placement d’informations touristiques. C’est pourquoi l’auteur sud-tyrolien Kurt Lanthaler fait figure d’exception. Ses romans publiés entre 1993 et 2002 dans une série plus connue sous le nom de « série Tschonnie-Tschenett » ont remporté un franc succès et ont mis les lois du genre sens dessus dessous tout en les faisant évoluer. Cette évolution concerne le lieu de l’intrigue qui, au cours de la série, quitte le Tyrol du Sud pour s’évader à Berlin, en Albanie et dans l’Italie du Sud. Elle concerne aussi le glossaire complet inclus dans chaque roman, offrant aux lecteurs des informations aux caractères historiques, politiques et économiques qui enrichissent la fiction. Au fil de la série, ce glossaire se développe en un rhizome dans le sens de Gilles Deleuze et Felix Guattari. L’évolution du genre concerne aussi les enquêtes du détective, enquêtes qui ne servent guère plus à rétablir l’ordre, mais plutôt à déranger un ordre établi et corrompu, celui de la politique, de l’économie et de la criminalité. Enfin, Lanthaler remplace le caractère touristique imprégnant le roman policier régional par une notion de Heimat complexe et multiculturelle.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.295
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.006

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.

Opus teacher head0.033
GPT teacher head0.257
Teacher spread0.223 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2016
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