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Enregistrement W2527718758 · doi:10.20361/g2903k

In My Enemy’s House by C. Matas

2016· article· en· W2527718758 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Jadis BCR

Notice bibliographique

RevueThe Deakin Review of Children s Literature · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueThemes in Literature Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWifeBrotherNothingGirlHistoryArtArt historyLiteratureSociologyPsychologyTheologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Matas, Carol. In My Enemy’s House. Toronto: Scholastic Canada, 2013. Print. The book is about a Jewish Polish girl named Marisa who is trying to survive in World War 2 while over the years losing family members. First her papa then her sisters over time her little brother and mama eventually she travels to Weimar a town in Germany while the only family member she has left is sent off to be a slave she spends a few years in Germany, one year being a Polish slave and being abused and yelled at by her owner until eventually she goes back to Weimar and asks if she can go to a different family. She moves in with a family the father named Herr Reymann and the wife named Frau Reymann with three children named Charlotte, Hans and Monte. She spends a few years there everyone soon treating her like family after a while she moves back to her hometown in hopes of finding any family left. What I liked about the book: very interesting story thrilling suspenseful and overall fantastic. What I didn't like about the book: nothing really except at times it can be kinda violent. I rate the book as a 4.Recommended: 4 out of 5 stars Reviewer: JadisMy name is Jadis. I like horror, fiction, non-fiction I don’t mind they’re all awesome!! Especially Goosebumps. Fantastic stories the thrill is amazing the chills are exciting. I love to read because it gives you a chance to escape into another world. Amazing stories, hilarious adventures all super inspiring.

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)0,002
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil0,796

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2380,148

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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