The Riverscape of the Yangzi’s Three Gorges : landscape and the National Imaginary in the People’s Republic of China (1994-2014)
Bibliographic record
Abstract
Cette these examine la relation entre paysage et imaginaire national dans le contexte du paysage transforme des Trois Gorges du fleuve Yangzi en Republique Populaire de Chine a travers l’exploration de trois types de dimensions du paysage : politique, poetique et economique. Tout d’abord, l’etude des dimensions politiques met en evidence la marchandisation du paysage des Trois Gorges realisee par l’Etat a travers l’invisibilisation de la disparition du paysage, ainsi que l’absence massive d’agentivite du peuple dans sa relation au paysage national, concluant ainsi a l’epuisement de l’appreciation paysagere. Ensuite, l’etude des dimensions poetiques analyse le livre Three Gorges Diary de Yan Changjiang 颜长江, journal intime litteraire et photographique decrivant les dernieres annees du paysage fluvial avant sa submersion et exprimant une intense emotion de regret menant a un sursaut de resistance. Puis, l’etude des dimensions economiques considere l’interieur du paysage fluvial avec une etude ethnographique menee dans un village situe a l’entree de la Gorge Qutang et s’interroge sur la question de l’absence du paysage due a un manque d’exteriorite et donc de distanciation, et la question de l’apparition economique du paysage liee a la relation entre paysage et droits fonciers ruraux et a l’evenement national de la traversee de la Gorge Qutang par un funambule canadien en 1995. Enfin, prenant pour bornes temporelles l’annee 1994 avec le debut de la construction du Barrage des Trois Gorges et l’annee 2014 avec la gratuite de l’entree au site touristique du barrage accordee a tous les visiteurs « chinois » (distingues en terme de definition raciale etendue au-dela de la Chine continentale), cette these se termine sur une longue conclusion en forme d’essai sur la question de la kitschification de la realite dans le contexte de la postmodernite dans les annees 2010 et sur le potentiel subversif de l’imagination d’une nouvelle appreciation paysagere dans l’opposition a la marchandisation de la realite.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".