Playing with Fire: Conflicting Subjects in Elizabeth Spencer’s The Night Travellers
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.034 | 0.033 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.005 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".