Amerykański horror eko-gotycki: pomiędzy samoświadomą ekokrytyką a ekofobią
Bibliographic record
Abstract
Artykuł jest polemiką z tezą Simona Estoka, wedle którego ekofobia aktywizuje postawy antyśrodowiskowe i podsyca wrogość do natury. Autorka stawia tezę, że we współczesnych amerykańskich horrorach eko-gotyckich ekofobia pracuje na rzecz „ponownego zaczarowania” natury i przywrócenia jej sprawczości. Horrory eko-gotyckie są analizowane w kontekście hipotezy ekofobii Estoka, roślinnego nawiedzenia Matthew Wynn Sivilsa i teorii abiektu Julii Kristevej. Autorka dokonuje rozróżnienia pomiędzy pojęciem eko-gotyku a pojęciem eko-horroru (a także horroru ludowego). W filmach należących do tego drugiego podgatunku natura zwraca się przeciwko ludzkości w rewanżu za degradację środowiska. W podgatunku eko-gotyku nie pojawia się wątek „zemsty” natury, a świat wegetatywny ewokuje nastrój niesamowitości i Kantowskie doświadczenie wzniosłości. Zdaniem autorki gotyk (w idiomatycznej „leśnej” wersji) stanowi fundament amerykańskiej tożsamości.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.002 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".