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Enregistrement W1731713052 · doi:10.1017/cbo9781139166393.005

The novel: themes and techniques

2012· book-chapter· en· W1731713052 sur OpenAlexaff
David Baguley

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueThemes in Literature Analysis
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCharacter (mathematics)LiteratureSympathyHumanityArtOrder (exchange)PhilosophyHistoryAestheticsPsychologyTheology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the labyrinth Whereas French critics have been more inclined to study the character ‘system’ in the novel, critics writing in the English tradition, faithful to a long-standing assumption that the hallmark of great novel writing is the creation of characters, have emphasised the ‘roundness’ of Gervaise's character, the uniqueness of Zola's humble protagonist. Angus Wilson, for example, has described her as ‘perhaps the most completely conceived character, belonging to that great class of submerged, unindividual figures that make up the very poor, to be found in all nineteenth-century fiction’ ( Emile Zola , p. 122). ‘Neither good nor bad’, ‘in short, very likeable’ (‘sympathique’), are the terms with which Zola described his character in his preliminary notes. ‘Gervaise is the most likeable and the most tender of the figures that I have yet created,’ he wrote in his letter to Le Bien public (15 February 1877); ‘she remains good to the very end.’ L'Assommoir clearly conforms to the biographical tradition of the novel, as its first titles suggested, to the type of novel that traces the fortunes and misfortunes of a protagonist and engages the sympathy of readers, who see reflected in the character's failings the foibles of humanity, and sometimes their own. But Zola, with his characteristic sense of order, also instructed himself in his chapter plans: ‘Divide my characters into good and bad.’

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0070,019
Communication savante0,0140,006
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,165 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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