Notice bibliographique
Résumé
The use of poetic texts in heritage Polish composition classes offers a resourceful, motivating, and original way of learning the language and culture, primarily by mastering writing skills and understanding Poland’s rich and complex culture. Moreover, poetic texts give an aesthetical beauty and moral values, and the students discover universal truths during their readings and discussions. A chosen poem, such as Adam Mickiewicz’s “Lelije” (Lilies), Teofil Lenartowicz’s “Złoty kubek” (A Golden Cup), or Bolesław Leśmian’s “Urszula Kochanowska” (Ursula Kochanowska), is presented in class for listening exercises, reading, recitation, discussion, and especially creative writing. The students are introduced to the captivating genre of poetry and learn about the cultural and historical content of this work. Then, they write their poem or a composition on the introduced theme. The assessment consists of the student’s originality, the content of the paper, the organization of the paper, and the employment of correct grammatical sentence structure and vocabulary.Consequently, poetic texts immersed in Polish intertextual space are open and may be read in many ways, beyond their initial context, presenting many fascinating interpretations and offering many intellectual attractions. A poem is an excellent learning source for the creativity stage in the art of writing, transmuting elements of the past Polish culture and literature in modern language classes. Students write their own intriguing stories, focusing on their knowledge of the language, and using resourcefulness and creativity.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,004 |
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 ».