Notice bibliographique
Résumé
Loretta Czernis applies her sociological training in document analysis to study one government prescription for what ails Canadians. The Report of the Task Force on Canadian Unity rewrote Canada by reinventing patriotism, essentially inviting Canadians to imagine a new Canada. The Report itself is the product of what she calls the “federal writing machine” which exists to continually rewrite and thus reinvent Canada. Czernis’ contextual reading of the Report occurs on two levels: reading technically, she examines the Report ’s anonymous writing style that asks readers to imitate its own conclusions (be patriotic, buy a flag, shop at home). Gestural reading invites reading as performance. Canadians are invited to participate in reshaping Canada by reading Canada allegorically, as a social body, capable of changing its form. What a document may intend is not always the same as what is read into it. Mistakes can and do occur in the reading. Czernis suggests that these “mistakes” constitute a significant form of resistance to the anonymous writing machine. Weaving a Canadian Allegory will be of special interest to Canadianists, sociologists and to those involved in cultural, political and textual studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,016 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».