"Donnerwetter, hast du aber Glück gehabt". Satz- und Redegestaltung in Dürrenmatts apokalyptischer Vision Der Auftrag
Bibliographic record
Abstract
Gegenstand dieses Beitrags sind syntaktische und stilistische Eigenschaften einer Erzählung, die sich mit der Thematik der Entmenschlichung in der hochtechnologisierten Gesellschaft des ausgehenden 20. Jahrhunderts befasst. Während der Titel Der Auftrag, an Das Versprechen erinnernd, eine Kriminalgeschichte vermuten lässt, weist der erste Untertitel eher auf eine essayistische Medienreflexion: "Vom Beobachten des Beobachters der Beobachter". In einer vollautomatisierten, computergesteuerten Welt fühlt sich der Einzelne als Individuum überflüssig und in seiner Existenz bedroht. Im Folgenden wird die Frage diskutiert, ob Friedrich Dürrenmatt die Thematik vom drohenden Ende der Menschheit mit einer spezifischen Ästhetik verbindet, eine Hypothese, die angesichts des zweiten Untertitels, der einen formalen Rahmen setzt: "Novelle in vierundzwanzig Sätzen", plausibel erscheint. Inwiefern kann die außergewöhnliche Länge der 24 Sätze, aus denen sich der Text zusammensetzt, mit dessen Inhalt in Verbindung gesetzt werden? Außerdem wird vor dem Hintergrund des Identitätsverlustes zu untersuchen sein, wie die zahlreichen Figuren, die in diesem Text auf -und abtreten, formal gestaltet werden. Werden sie als echte Charaktere mit eigenen Stimmen und eigener Sprache dargestellt, oder hat man es nur noch mit Rollenspielern zu tun, austauschbaren Gestalten ohne eigenes Profil, hingeworfen in eine inhumane Welt?
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.007 |
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".