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Enregistrement W2490844379 · doi:10.1057/9781137356000_1

Introduction: The Compulsion to Repeat

2014· book-chapter· en· W2490844379 sur OpenAlexaff
Mavis Reimer, Nyala Ali, Deanna England, Melanie Dennis Unrau

Notice bibliographique

RevuePalgrave Macmillan UK eBooks · 2014
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueThemes in Literature Analysis
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipNarrativeLiteraturePublishingHistoryCriticismLiterary criticismArtLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a curious gap in the scholarship on texts for young people: while series fiction has been an important stream of publishing for children and adolescents at least since the last decades of the nineteenth century,1 the scholarship on these texts has not been central to the development of theories on and criticism of texts for young people. The focus of scholarship is much more likely to be on stand-alone, high-quality texts of literary fiction. Kenneth Grahame’s The Wind in the Willows (1908), for example, has occupied critics in the field far more often and more significantly than all of the 46 popular novels about schoolgirls with similar plots that were published by Grahame’s contemporary, Angela Brazil (beginning in 1904 with A Terrible Tomboy). Literary fiction such as Grahame’s tends to be defined in terms of its singularity — the unique voice of the narrator, unusual resolutions to narrative dilemmas, intricate formal designs, and complicated themes -often specifically as distinct from the formulaic patterns of series fiction. Yet, curiously, scholars typically use examples from literary fiction to illustrate the common characteristics of books directed to young readers: it was Grahame’s book, and not Brazil’s books, that appeared in the Children’s Literature Association’s list Touchstones as one of the “distinguished children’s books” the study of which “will allow us to better understand children’s literature in general,” according to Perry Nodelman, who chaired the committee that produced the list (2).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,584
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,197 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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