MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1781123207 · doi:10.7575/aiac.alls.v.6n.4p.122

Nordic Winter and Cold: Their Correspondence with Tomas Tranströmer’s Poetry

2015· article· en· W1781123207 sur OpenAlexaboutno aff
Mohammad Akbar Hosain

Notice bibliographique

RevueAdvances in Language and Literary Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueScience and Climate Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoetryHistoryLiteratureCanadian literatureGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Nobel Prize winning poet Tomas Tranströmer was born and bred in Sweden, a remarkably Scandinavian country. Topographically, Scandinavian countries 1 are locations of extreme cold and snowing. This distinguishing climatic condition has had a dominant influence and impact on almost all Scandinavian art and literature, including Tomas Tranströmer’s poetry. The chief aim of this paper is to elaborately explore the impact of Nordic winter and its conditions on the body of Tranströmer’s poetry. My paper argues that this impact is of multiple facets, affecting both form and content of his poetry. It also argues that physical as well as psychological landscape is shaped by the penetrating Nordic winter conditions. To achieve the aim, two selections of his poetry (English translation from original Swedish) have been frequently consulted and interpreted, along with a wide range of secondary sources. Keywords: Scandinavian, Nordic, winter and cold, climatic, Swedish, psychological landscape

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvances in Language and Literary StudiesMême sujetScience and Climate StudiesTravaux en français237 207