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Enregistrement W2312991113 · doi:10.5958/2454-1753.2015.00011.2

Journeying From the Perceived to the Real World

2015· article· en· W2312991113 sur OpenAlexaff
Charu Jain

Notice bibliographique

RevueMotifs A Peer Reviewed International Journal of English Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTravel Writing and Literature
Établissements canadiensSt. Stephen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReal world dataBusinessComputer scienceData science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Travel literature is considered a major source of knowledge of customs, traditions and culture in a society. A traveller writes to inform others about his experiences. Chaudhuri went to England to share his experiences with the viewers of BBC. The memoir written by Nirad C. Chaudhuri is essentially subjective and is called A Passage to England. While some of his ideas based on his readings were close to reality, some others had to be recreated in the light of the reality. The first hand experience added to the knowledge gained through reading. For Chaudhuri as for many others “one half of his perception of England was the perception of something not India”. The differences in the two cultures as expressed by Chaudhuri strike the reader just as they must have been felt by Chaudhuri when he saw and experienced them. Comparisons have been made between Chaudhuri's A Passage to England and E.M. Forster's A Passage to India. Although the two belong to different genres both focus on the interactions between a majority group and an individual or a small group of individuals of an altogether different group.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,629
Score d'incertitude au seuil0,604

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,220 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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