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Enregistrement W1922930346 · doi:10.1111/j.1741-4113.2011.00864.x

The Romantic Aesthetics of Settlement in 19th Century Canada

2012· article· en· W1922930346 sur OpenAlexaffabout
D.M.R. Bentley

Notice bibliographique

RevueLiterature Compass · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSublimeProsperityBeautyRomanticismSettlement (finance)RomanceIndependence (probability theory)HistoryAestheticsArtArt historyLiteratureLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract During the “Settler Revolution” of the pre‐Confederation period (1759–1867) in Canada and for some time afterwards, perceptions of the Canadian landscape were filtered through the aesthetics of the sublime and the picturesque. In addition to seeking out and describing sublime and picturesque sites such as Niagara Falls and the Thousand Islands in what is now Ontario, writers used and adapted the two aesthetics to suit the needs of settlement, deploying the sublime to depict, for example, the clearing fires that were deliberately set to deforest large tracts of land, and the picturesque to identify areas of “profitable beauty”– that is, areas whose fertility, terrain, and climate were amenable to successful agricultural settlement and, hence, to the eventual realization of the utopian ideal of independence and freedom based on prosperity. Works such as Thomas Cary’s Abram’s Plains (1789), John Howison’s Sketches of Upper Canada (1821), Oliver Goldsmith’s The Rising Village (1825), Catharine Parr Traill’s The Backwoods of Canada (1836), and Susanna Moodie’s Roughing It in the Bush (1852) contain passages in which the picturesque aesthetic especially is used to give shape to the landscapes of central and eastern Canada and, indeed, to the country that emerged in 1867.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,945

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0400,034
Communication savante0,0110,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,210 · 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
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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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