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Enregistrement W2258669311

마가렛 로런스의 소설세계 : 생존의 양면

2000· article· ko· W2258669311 sur OpenAlexaboutno aff
유호연

Notice bibliographique

Revue신영어영문학 · 2000
Typearticle
Langueko
DomaineArts and Humanities
ThématiqueShort Stories in Global Literature
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPessimismAtmosphere (unit)AlienationSolitudeCharacter (mathematics)AestheticsHistoryImmigrationLiteraturePrejudice (legal term)SociologyPsychoanalysisPsychologyPhilosophyLawPolitical scienceArtEpistemology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are two views about survival in Laurence’s fictional world; one is pessimistic, the other is optimistic. Clearly pessimistic are the characters’ survival conditions such as unwholesome climate, unproductive soil, oppressive society, racial prejudice, and their weak minds which cannot adapt themselves to these environments. These elements bring a pessimistic atmosphere to her fictional world. But most of her characters are free, little by little, from this pessimistic atmosphere to take a quiet mind to stand against their bad environments as the fiction goes to its end. Laurence asks us not to give up hope in this rough world. In her novels Laurence describes the dangerous and threatening world to show a strenuous protagonist who begins a new start with an optimistic mind. Laurence describes the desperate surroundings to show a strong mind which overcomes the threats to death, the sufferings, the alienation and solitude, the meaninglessness, and gets a spiritual awakening to get over all the outward hardships. Laurence is a typical Canadian writer who describes the lives of the first immigrants to Canada and their offsprings. So her fictional world can give us an important clue to understand the other Canadian writers such as Ernst Buckler and Hugh MacLennan. In these writers we also can find the optimistic mind to stand against and overcome the desperate surroundings. So, Magaret Atwood and Gail MacGregor who argue that Laurence is a pessimistic writer wrong, because both of them fail to see the character’ new start in spite of outward hard ships.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,240

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0130,006
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,014

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 GPT0,216
Écart entre enseignants0,207 · 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'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
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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