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Enregistrement W1971256858 · doi:10.3138/ecf.26.4.515

“Fitted to the Humour of the Age”: Alteration and Print in Swift’s <i>A Tale of a Tub</i>

2014· article· en· W1971256858 sur OpenAlexvenueno aff
Katie Lanning

Notice bibliographique

RevueEighteenth-Century Fiction · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLiterature: history, themes, analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSwiftReading (process)AllegoryMeaning (existential)LiteratureArtPhilosophyLinguisticsPhysicsEpistemologyAstrophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alteration links seemingly disparate ideas and pieces of the text in Jonathan Swift’s A Tale of a Tub. In the Tale’s allegory, brothers alter their coats through over-embellishment. In the Tale’s digressions, the Grub Street narrator alters texts by overvaluing and reading only added commentary and prolegomena. The Tale’s material format also demonstrates surface alteration in its constant shifting between forms and in the changes Swift makes to the 1710 edition. Books and bodies alike are altered by layers of new surfaces in the Tale. Swift suggests that in both cases these exterior alterations possess the ability to disrupt and distort interiors, producing madness in bodies and misreading in books. Uneasy with the possibility of alterations unbalancing or destabilizing his meaning in an attempt to fit the text “to the humour of the Age,” Swift creates a work that possesses the potential to grow with material alteration. Any errors, additions, or changes to his text over time, even if Swift might despise them, validate his strategy.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,865
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,179 · 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'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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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