Emily E. Auger, Infinita fertilità del Mito, oscuro nutrimento del Moderno; Tech- Noir Film. A theory of the Development of Popular Genres
Bibliographic record
Abstract
Questo lavoro di Emily Auger potrebbe sembrare ambizioso, al tempo della tarda modernità realizzata, addirittura pretenzioso, quantomeno anacronistico, in una fase storica in cui può sembrare che insieme alle "grandi narrazioni", per dirla alla Jean-François Lyotard (1981), siano diventati obsoleti anche i tentativi di costruire teorie e modelli -anche della produzione di oggetti estetici -sistematici e generali.2 Niente di tutto questo, invece.Anzi -e mi si perdoni il breve inciso -viene da pensare sempre più spesso che ancora una volta insieme alla presunta acqua sporca (le "grandi narrazioni" trascendenti e/o secolari) si sia tentato di gettar via anche il bambino (la propensione a costruire modelli di descrizione dei fenomeni sociali -e culturali, quindi…), rischiando di liberarsi così, insieme alla rigidità di certi approcci, delle necessità di rigore e creatività della ricerca. 3Così l'autrice parte nel suo lavoro da una considerazione apparentemente semplice, ma forte: «… genre "hybridization" is the historical process by which new genres form and change to address contemporary social issues.»(p.11).In pratica, la contaminazione fra i generi non è solo il riflesso di un rapporto meccanico fra mondo sociale e produzione estetica, ma è una fertile, autoriflessiva messa in scena, frutto di un rapporto
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.005 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.004 |
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".