Notice bibliographique
Résumé
Everything about Canadian artist Emily Carr was big. She painted huge canvases with great sweeps of movement and colour. Her subjects were the giant cedar and dense pine forests of west-coast Canada, wide expanses of sky and sea, and the exaggerated face and figure of First Nations ‘totem poles’. 1 Carr’s work was energized by an emotional personality, a forceful creative drive and an intense spiritual yearning. Even the darkest forest depths radiated light and energy. Her prose exalted in the drama of life — its joys and anguish; her language tended towards excess. Carr’s writing did not have the smooth polish of a sophisticated stylist; rather it was crafted to emulate and to evoke the ‘truth’ of life as she knew it in the rawness of being and feeling. Carr herself was round-faced, short but broad — a woman with bodily presence and an idiosyncratic style of dress that prioritized comfort (pragmatic and loose) over fashion (decorative and restrictive). She lived her life in the company of a monkey, a rat, various dogs and birds. She travelled alone into the wilderness and indigenous settlements of British Columbia and Alaska in the last decade of the nineteenth and first decades of the twentieth centuries, undaunted by her own fears or the expectations and reactions of others. For brief periods she had an old grey caravan, dubbed ‘the elephant’, towed into the depths of the forest that she might better capture the mystery of its green life-force on canvas. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,014 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».