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Enregistrement W2502891758 · doi:10.14288/cl.v0i133.193571

Non-Standard Dialect in Percy Janes’ House of Hate

2020· article· en· W2502891758 sur OpenAlexaboutno aff
Graham Shorrocks

Notice bibliographique

RevueOpen Collections · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueShort Stories in Global Literature
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHatredBiographyWifeHistoryPsychoanalysisArt historyArtLiteraturePhilosophyPsychologyLawTheologyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L THIS STUDY WE examine Percy Janes' use of non-standard Newfoundland dialect in House of Hate. All page references to the text are based on the edition published by McClelland and Stewart, Toronto, 1970. Janes was born in 1922, and published House of Hate, his second novel, when he was forty-eight. Growing up in Corner Brook, he spoke non-standard dialect at home, and 90% of the dialect in the novel goes back to that time (Janes, personal communication ). House of Hate spans the lives of four generations of one family •— that of Saul Stone — as remembered and interpreted by one of his sons, Juju, but concentrates essentially on two of those generations, namely Saul and his wife, Gertrude, on the one hand, and their six children, Henry, Hilda, Raymond, Crawford, Juju and Frederick, on the other. The narrator, Juju, describes how everyone within the Stone household suffers from the hatred that Saul seems to feel toward all around him, and the hostility toward himself that he generates in his own children. The novel is clearly autobiographical, and some have seen little more than autobiography in it. For instance, Cockburn remarked that House of Hate was little more than [thinly and unimaginatively] disguised autobiographical (115). It is certainly true that Janes has admitted to an autobiographical element in House of Hate, but he has at the same time been most insistent that the work transcends mere autobiography (Interview if). In view, no doubt, of comments such as Cockburn's, Margaret Laurence spelled out the differences between fact and fiction :

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,223 · 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
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
Publié2020
Routes d'admission1
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