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Enregistrement W2500376417 · doi:10.1017/ccol0521792711.010

Women, sexuality, and the family in Tolstoy

2002· book-chapter· en· W2500376417 sur OpenAlexaff
Edwina Jannie Cruise

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2002
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueRousseau and Enlightenment Thought
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmbodied cognitionHuman sexualityMeaning (existential)PsychologyGender studiesAestheticsLiteratureSociologyPhilosophyArtEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Tolstoy’s artistic pursuit of the meaning of human life, femaleness plays a crucial, if not always enviable, role. Especially in the first half of his writing career Tolstoy created female characters who often embodied the potent and volatile emotions aroused by love. Studied both as individuals and as a chronological aggregate, these heroines rehearse and refine over time a quest to find and put into practice the elusive concept of “true love.” This search almost invariably assumes transgression. A major impediment to a full reading of Tolstoy’s fiction, especially to his writing on women, centers on a tendency to equate his art and his life, that is to say, to interpret his art as a barely disguised annotation to his personal beliefs. According to one such view, Tolstoy’s contempt for women’s liberation (called in nineteenth-century Russia “the women question”) finds fictional expression in his ideally virtuous mothers - most conspicuously Natasha in War and Peace and Kitty in Anna Karenina - whose preoccupation with their children satisfies all needs and desires and exhausts all creative potential. Following this line of thinking, Anna Karenina – despite any sympathetic traits she may possess – is condemned because she subverts her biologically determined maternal role and destroys the sanctity of her family. For this violation of natural law, she must die.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0080,010
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,142 · 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
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

Citations6
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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