Jag är hellre medusa än en musa : Grotesk femininitet i skräckromaner: En analys av det feminina som skräckinjagande i Mona Awads Bunny och Rachel Harrisons Cackle.
Bibliographic record
Abstract
Denna uppsats har analyserat gestaltningen av det feminina som skräckinjagande i de två gotik- och skräckromanerna Bunny (2020) av Mona Awad och Cackle (2022) av Rachel Harrison. Den metod som har använts har varit en textnära läsning av novellerna och den teori som analysen har utgått ifrån har huvudsakligen varit Maria Margareta Österholms avhandling Ett flicklaboratorium i valda bitar – Skeva flickor i svenskspråkigprosa från 1980 till 2005 (2012) som behandlar Mary Russos begrepp gurlesken och dess olika former, Sandra M. Gilbert och Susan Gubars teori om den internaliserade manliga blicken i deras bok The madwoman in the attic, The woman writer and the nineteenth-century literary imagination (1979), och Yvonne Lefflers teori om skräckberättelsens förmåga att väcka känslor hos läsaren i hennes bok Horror As Pleasure (2000). Syftet var att undersöka hur romanerna förhåller sig till sammanflätningen av det skräckinjagande och det feminina. Analysen har visat att den internaliserade och objektifierande blicken på kvinnorna är en viktig del i hur de skräckinjagande elementen framställs både groteska och hotfulla – särskilt vid framställningen av det feminina och kvinnomonster. Jag behandlar i den avslutande diskussionen hur det feminint monstruösa i dessa två romaner har förskjutits till ett mittemellanförskap som förhåller sig till förmågan hos publiken att konceptualisera situationerna.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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; 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".