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Record W4389735499 · doi:10.33934/initium.2023.5.3

Meister der kurzen Form: Ernest Hemingway und der frühe Siegfried Lenz

2023· article· de· W4389735499 on OpenAlexaff
Marcell Dániel Stéger

Bibliographic record

VenueInitium · 2023
Typearticle
Languagede
FieldArts and Humanities
TopicGerman Literature and Culture Studies
Canadian institutionsNexen (Canada)
Fundersnot available
KeywordsArtHumanities

Abstract

fetched live from OpenAlex

Im vorliegenden Beitrag wird untersucht, wie die Kurzgeschichte zu einem dominanten Genre in der deutschen Literatur der Nachkriegsjahre wurde und wie Ernest Hemingway die junge Generation deutscher Schriftsteller der genannten Zeit beeinflusste. Um diese Fragen umsichtig zu beantworten und das Phänomen erst auf der Makroebene zu betrachten, war eine Untersuchung der deutsch-amerikanischen Beziehungen in der Mitte des 20. Jahrhunderts aus literaturgeschichtlicher und -soziologischer Sicht erforderlich. Daher werden die institutionellen und kulturpolitischen Bedingungen sowie die Bedingungen auf dem Buchmarkt ausgeführt, unter denen einerseits die Kurzgeschichte als Genre, andererseits Hemingway als Schriftsteller zu wichtigen Mustern für die junge Schriftstellergeneration wurden. Auf der Mikroebene, d.h. auf der Ebene literarischer Texte werden bestimmte Kurzgeschichten von Siegfried Lenz, vor allem aus seinem frühen Band Jäger des Spotts, daraufhin analysiert, inwieweit sich in ihnen der Einfluss des amerikanischen Erzählers feststellen lässt. Die Analyse geht jedoch über die Suche nach Parallelen hinaus: Es handelt sich auch darum, wie Lenz die von Hemingway übernommenen Motive und Strukturen verändert und umdeutet und wie der deutsche Schriftsteller daraus seinen eigenen Stil entwickelt.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.769
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.010

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.

Opus teacher head0.039
GPT teacher head0.272
Teacher spread0.233 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations1
Published2023
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