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Enregistrement W1590621222

Of Trilogies and Triangles: Adultery in Arthur Stringer’s Prairie Stories and Mazo de la Roche’s Whiteoak Chronicles

2010· article· en· W1590621222 sur OpenAlexaffvenue
Tobi Kozakewich

Notice bibliographique

RevueStudies in Canadian Literature · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVladimir Nabokov Literary Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdulteryStringerTrilogyNarrativeRomancePlot (graphics)HistoryRealismLiteratureLawPhilosophyArt historyArtMathematicsEngineeringTheologyPolitical scienceStatistics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Critical commonplace has it that sequels, trilogies, series, and chronicles are primarily motivated by economic factors, but in reality, the series form allows the author to push the parameters of his or her exploration further with each revisiting. At the junction between romance and realism, Arthur Stringer’s Prairie Stories (1915-22) and Mazo de la Roche’s Whiteoak Chronicles (1927-40) address the issue of adultery, illustrating how the same act of infidelity can provoke different consequences. Comparing the two series, it becomes clear that de la Roche capitalizes more fully than Stringer on the possibilities afforded by the autographic series. More specifically, by expanding her initial narrative over several volumes (rather than limiting herself to a trilogy) and by beginning with actual rather than threatened adultery, de la Roche can address long-term repercussions of adultery in addition to its immediate effects. Consequently, she is able to analyze the adulterous triangle in a way that is more psychologically sophisticated than Stringer does.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission2
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