Who owns time? Patriarchal time and feminist contretemps : anglophone post-apocalyptic feminist dystopias in the 21st century
Bibliographic record
Abstract
Au XXIe siècle, la dystopie féministe connaît un essor notable. De nombreuses autrices mobilisent cette forme pour imaginer des futurs cauchemardesques structurés par l’antagonisme des sexes. Ces visions sont nourries par une culture apocalyptique dominante à l’ère du capitalisme néolibéral (guerres, pandémies, effondrements socio¬économiques et environnementaux). L’étude d’un corpus romanesque international - Lidia Yuknavitch, Jennie Melamed (États-Unis), Kristyn Dunnion, Larissa Lai (Canada), Naomi Alderman, Jeanette Winterson et Sophie Mackintosh (Grande-Bretagne) - met en lumière les caractéristiques et les propositions d’un sous-genre à la fois pluriel dans ses formes et cohérent dans sa cible : la domination patriarcale. Au cœur de ces œuvres se déploie une réflexion sur le temps et l’histoire en tant qu’instruments de pouvoir, de savoir et de narration. Afin de dégager à la fois les raisons du recours à la dystopie post-apocalyptique et les stratégies narratives et science-fictionnelles spécifiques à ce corpus, la temporalité apparaît comme un prisme privilégié, tissant des liens entre le littéraire et le politique. En contestant les régimes de temporalité et d’historicité patriarcaux, ces récits dénoncent l’illusion de l’évidence du patriarcat et réinscrivent les rapports sociaux dans l’histoire sur laquelle on peut agir. Aussi, cette thèse entend également resituer ces textes dans la continuité de la science-fiction féministe du siècle précédent. Loin du nihilisme, la dystopie féministe contemporaine se distingue en réalité par sa charge critique et par l’élan utopique qui anime ses contre-récits.
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 | 0.003 | 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 | 0.041 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".