Exophonie zum Dienst der Natur und Umwelt sprachlicher Natur in Yoko Tawadas Etüden im Schnee
Bibliographic record
Abstract
Es war einmal eine Polarbärenfamilie. So hätte Yoko Tawadas Etüden im Schnee (2014) anfangen können. Die Schriftstellerin widmet sich jedoch der Exophonie und erzählt im Sinne des magischen Realismus die Geschichte einer Großmutter, ihrer Tochter Toska und ihres Enkelsohns Knut. Mehrstimmig und mehrsprachig wendet sich der Text, der eine Kritik der Umwelt ausübt und sich in die literarische Tendenz des ecocriticism einordnen lässt, an das Lesepublikum. Mit exophonen Sprachspielen experimentierend, zielt Tawada auf ein neues Verständnis der Tiere ab und rückt die Frage, auf welche Weise Exophonie der Natur dienen kann, ins Licht. Dieser Beitrag analysiert somit die Umwelten der Autorin auf zwei Ebenen: Zuerst wird der Akzent auf die Tier-Mensch-Beziehung sowie die Akrobatik der Umdeutung dieser Beziehung gelegt und danach wird das literarisch-ökologische Sprachsystem, d.h. ein Umweltsprachsystem durch Exophonie, gesondert thematisiert.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".