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Enregistrement W2221426835 · doi:10.33137/q.i..v35i2.23618

Minimal Departures: Narratives of Younger Female Mobility in Late Nineteenth- and Early Twentieth-Century Italian Children’s Literature

2015· article· en· W2221426835 sur OpenAlexvenueno aff
Rita Caviglioli

Notice bibliographique

RevueQuaderni d italianistica · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueItalian Fascism and Post-war Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Chemistry
Mots-clésVagrancyNarrativeAbandonment (legal)RelocationEmigrationHistoryApprenticeshipGender studiesIdentity (music)Representation (politics)Social mobilityGenealogySociologyLiteraturePolitical scienceArtSocial scienceLawAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mobility narratives in late nineteenth- and early twentieth- century Italian literature for children reflect the dramatic conditions of vagrancy, abandonment and forced relocation, as well as the situation of child-labor exploitation and child trade through apprenticeship contracts. They also document experiences of mass emigration. In my essay I intend to: i) acknowledge that children’s conditions have been the object of an extensive multi-disciplinary debate in the 1800s and early 1900s; ii) briefly discuss the specifics of Italian children’s literature and the representation of young male mobility; iii) identify some recurring narrative patterns of female (im)mobility; iv) point to three specific narrative plots that relate the mobility of younger female characters to national-identity and national-development issues; v) analyze two of these narratives, Maria Messina’s Cenerella and Olga Visentini’s La zingarella e la principessina, which were written during or in the aftermath of World War I.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,452
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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