Sagomare l’inesistente: La notte ha la mia voce di Alessandra Sarchi tra immagini e sparizioni
Bibliographic record
Abstract
Questo lavoro si propone di analizzare il ruolo della dimensione visuale all’interno del recente romanzo La notte ha la mia voce di Alessandra Sarchi (2017). Ci si concentrerà, nello specifico, su una video-intervista del famoso tennista McEnroe, messa in confronto da Sarchi con una fotografia della protagonista da giovane; su svariate fotografie di ballerini e di loro particolari anatomici, e in particolare su una fotografia di Nureyev e un suo allievo; su un cartellone pubblicitario raffigurante Kate Moss che indossa un paio di jeans; su un disegno di Carol Rama. Questi variegati elementi visuali menzionati e descritti nel romanzo risultano essenziali per comprendere il senso profondo del testo. Vista anche la formazione artistica dell’autrice, un’analisi visuale riesce a dare conto, più di altre, delle dinamiche di funzionamento interne al romanzo, facendo luce sulle sue tematiche ricorrenti. Oltre alla loro evidente funzione narrativa, lo statuto e la valenza delle immagini in Sarchi si caratterizzano per un approccio complesso, sempre in bilico tra iconofilia e iconoclastia, capace di attivare i molteplici campi di significato e bacini di senso presenti nel testo – dall’elaborazione di un trauma personale a una critica collettiva del sistema capitalista, dalla funzione terapeutica della scrittura alle questioni femministe contemporanee.
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 | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.034 | 0.010 |
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".