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Enregistrement W2109932544 · doi:10.5539/hes.v4n6p15

The Reception of American Literature in Cameroon

2014· article· en· W2109932544 sur OpenAlexvenueno aff
Manyaka Toko Djockoua

Notice bibliographique

RevueHigher Education Studies · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia, Communication, and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnthusiasmYesterdayGreatnessAction (physics)Audience measurementPoliticsChildren's literatureSocial scienceSociologyPublic relationsPolitical sciencePedagogyPsychologyLawSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Cameroon, popular belief associates American literature with its country’s economic and political greatness. Yet, if millions of Cameroonians show a growing enthusiasm for a visit to the US, just a few are interested in learning its literature. Using theories on the reading and teaching of literature, statistical data based on a questionnaire, as well as mythological and comparative approaches to literature, this paper intends to point out the various causes of Cameroonian students’ lukewarm response to this literature and suggest some remedial strategies that may improve the reception of this discipline in Cameroon. The strategies recommended include the action of the Yaoundé-based American and Cameroonian officials, action which can foster the readers’ and scholars’ greater exposure to this discipline; the use of new technologies in the teaching of literature, which today, more than yesterday, has become a multimedia affair (Purves, 1997); and the comparative approach to the study of literary texts, as this approach connects American literature to the Cameroonian learners’ experience.

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)0,000
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 enseignants0,565
Score d'incertitude au seuil0,304

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,366 · 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

Citations0
Publié2014
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