Teaching Asian-Canadian Literature in an International University Context
Notice bibliographique
Résumé
Cet essai fait suite à une invitation à rédiger un rapport sur des cours pilotes de spécialité en littérature asiatico-canadienne enseignés à l’université chinoise de Hong Kong. Ces cours s’articulaient harmonieusement avec ceux d’un autre collègue qui travaillait sur la littérature asiatico-américaine. Ces cours ont été proposés en 1990 pour trois bonnes raisons : les asiatiques écrivant en anglais, étaient à cette époque, et c’est toujours le cas, en augmentation rapide en Amérique du Nord, ils étaient populaires auprès des maisons d’édition ; d’autre part, l’intérêt de nos étudiants était stimulé par la présence aux Etats-Unis et au Canada de membres de leur famille et par leur visite de l’Amérique du Nord ; enfin, le contexte historico-culturel permettait de mieux comprendre les forces migratoires tandis que la littérature de langue anglaise montrait l’émergence significative des productions cross-culturelles écrites en anglais dans l’histoire de la littérature américaine et canadienne. Ces cours étaient pionniers à l’époque. Peu de temps après leur mise en place, un collègue en poste dans une université canadienne s’y est intéressé car il souhaitait lancer un projet similaire. De tels cours ne peuvent se concrétiser sans la prise en compte de deux facteurs principaux : la disponibilité d’un enseignant compétent et intéressé et la motivation renouvelée des étudiants attirés par la lecture d’une littérature de qualité.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,039 | 0,020 |
| Communication savante | 0,022 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».