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Record W37060005 · doi:10.4000/lisa.5065

Playing with Fire: Conflicting Subjects in Elizabeth Spencer’s The Night Travellers

2012· article· en· W37060005 on OpenAlexaboutno aff
Gérald Préher

Bibliographic record

VenueRevue LISA / LISA e-journal · 2012
Typearticle
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicCanadian Identity and History
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans son dernier roman en date, The Night Travellers (1991), initialement intitulé “The Lost Children”, Elizabeth Spencer s’intéresse à une période durant laquelle nombre d’Américains s’interrogeaient sur l’avenir de leur pays. Elle analyse les effets de la guerre du Vietnam sur les vies de Mary Kerr et Jefferson Blaise, tous deux natifs du Sud des États-Unis. Chacun d’eux entre en conflit avec l’ordre établi : Mary ne s’entend pas avec sa mère et Jefferson Blaise s’oppose à la guerre, notamment en luttant contre l’incorporation des jeunes Américains dans l’armée, ce qui fait de lui une menace pour le gouvernement. Les deux jeunes gens quittent le Sud pour le Canada afin de vivre librement leur amour et de permettre à Jefferson Blaise de poursuivre son combat idéologique. Leur fuite leur fait comprendre qu’ils doivent trouver leur place dans un monde chaotique et livrer leur propre guerre de manière à trouver un équilibre. Dans ce roman, Spencer utilise des données historiques et met en lumière des aspects de la guerre qui sont rarement transposés de manière fictionnelle, comme les efforts du gouvernement pour faire taire les voix qui s’élèvent contre sa politique étrangère. Le but de cet article est de montrer combien les conflits personnels des personnages reflètent le contexte historique. La vie souterraine que décrit Spencer permet, en effet, de réfléchir sur l’importance des voix de l’ombre pour faire évoluer les choses.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.899
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0030.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.263
Teacher spread0.237 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

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
Published2012
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