Narrative satisfaction in golden age detective fiction : a study in the quality and craft of plot
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire vise à explorer quelles conventions narratives dans les romans policier son essentiel pour un dénouement satisfaisant chez le lecteur. En utilisant une approche critique littéraire et (post)structuraliste de la création d’un texte, nous pouvons attribuer l’essentiel du sentiment de satisfaction produit par la fiction policière à la relation étroite entre l’écrivain et le lecteur. C’est en comprenant le rôle d'un lecteur et celui d'un écrivain que l'écrivain peut rédiger un texte satisfaisant. Ceci est accompli en utilisant les conventions narratives et les attentes du genre (et du format de l'art) et en les présentant d'une manière inattendue. Ce mémoire contribue à une compréhension plus approfondie des thèmes de la narratologie et de la fiction policière anglaise. En tant que corpus principal, le mémoire sera composé de deux études de cas distinctes qui serviront d'exemples afin de démontrer l'argument principal. La première étude de cas est Evil Under the Sun d’Agatha Christie, qui sert d’exemple d’un roman policier conventionnelle. Le deuxième cas d’étude est Caïn’s Jawbone de Torquemada, qui sert d’exemple d’un roman policier non conventionnelle. Le but de ces études de cas est d’analyser l’efficacité de certains aspects de l’intrigue narrative et la manière dont le lecteur et l’écrivain influencent la forme du récit.
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 | 0.004 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".