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Enregistrement W2003514728 · doi:10.7202/037431ar

Anti-heroes of the Canadian Expeditionary Force

2009· article· en· W2003514728 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Tim Cook

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Historical Association · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMilitary History and Strategy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArchetypeNewspaperCartoonistPoetryHistoryChoseMedia studiesLiteratureSociologyLawArtPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The civilian-soldiers that formed the ranks of the Canadian Corps created a unique soldiers’ culture composed of songs, poetry, doggerel, cartoons, and newspapers during the course of the war to cope with the strain of service. This unique soldiers’ culture offers keen insight into soldiers’ experience. The antihero was one of the most important themes running through soldiers’ culture. In a war where soldiers were elevated to heroes by civilians, the soldiers in turn often chose instead to emphasis the antiheroic in their cultural products. There were several antihero archetypes in Canadian soldiers’ culture, and this essay will examine three: British cartoonist Bruce Bairnsfather’s Old Bill, “old soldiers,” and malingers. While these archetypes were separate, with identifiable qualities, they also bled into one another, creating a rich tapestry of anti-heroic cultural products and icons. These antiheroes provided a voice to the soldiers, even at times a language by which the soldiers could make sense of their war experience. The antiheroes were not always emulated, but their unheroic actions resonated with the trench warriors.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,714
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,212 · 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.

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
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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