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Enregistrement W2118235249 · doi:10.1017/s0026749x06001831

‘Only Women can Change this World into Heaven’ Mei Niang, Male Chauvinist Society, and the Japanese Cultural Agenda in North China, 1939–1941

2006· article· en· W2118235249 sur OpenAlexaff
Norman Smith

Notice bibliographique

RevueModern Asian Studies · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJapanese History and Culture
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeavenChinaEmpireColonialismHistoryAncient historyNovellaArtLiteratureArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From 1939 to 1941, Mei Niang (b. 1920) penned three of her most famous novellas, Bang (Clam)(1939), Yu (Fish)(1941), and Xie (Crabs)(1941). Each of these works sheds light on the struggle of Chinese feminists in Japanese-occupied north China to realize ideals that stood in stark contrast to the conservative constructs of ‘good wives, wise mothers’ (xianqi liangmu) favoured by colonial officials. The contemporary appeal of Mei Niang's work is attested to by a catch-phrase, coined in 1942, that linked her with one of the most celebrated Chinese women writers of the twentieth century, Zhang Ailing (1920–1995): ‘the south has Zhang Ailing, the north has Mei Niang’ (Nan Ling, Bei Mei). Both women attained great fame in Japanese-occupied territories, only to have their achievements tempered by condemnation of the environments in which they forged their early careers. The Chinese civil war that followed the collapse of the Japanese empire propelled the two writers along divergent trajectories: Zhang Ailing moved to Hong Kong and the United States, where she achieved iconic status, while Mei Niang remained in the People's Republic of China, to be vilified. As one of the pre-eminent ‘writers of the enemy occupation’ (lunxian zuojia), Mei Niang was persecuted by a Maoist regime (1949–1976) dedicated to the refutation of the Japanese colonial order in its entirety.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil0,299

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0170,013
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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