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Enregistrement W2564758182 · doi:10.4000/erea.5311

“Dusk can be a magical time in the French Quarter”: Richard Ford’s New Orleans before and after Katrina in “Puppy” and “Leaving for Kenosha”

2016· article· en· W2564758182 sur OpenAlexaffabout
Gérald Préher

Notice bibliographique

RevueE-rea · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePhilippine History and Culture
Établissements canadiensECW Press (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHurricane katrinaQuarter (Canadian coin)NarrativeHistoryDuskTimelineArt historyArtLiteratureGeographyNatural disasterArchaeologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Richard Ford has often claimed that he does not consider himself a Southern writer despite being born and raised in Mississippi. Apart from his first two novels, most of his works are set in the North (sometimes the Far North) but, since he lived in New Orleans for some time and knows the city very well, he has devoted two short stories to that singular city. In “Puppy” (2001) and “Leaving for Kenosha” (2008), Ford makes use of various clichés associated with the city; the characters’ behavior is also justified by their living there—space and self being intimately related. Focusing on the description of the city in the two stories, this article points out the gap between the flamboyant city of the past and its present ruins since the 2005 hurricane Katrina. Both stories rely on the dysfunction brought about by an intruder and as the narratives come to an end, some kind of balance has been restored because the life of the city takes over.

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 enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0210,019
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,237 · 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
Publié2016
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