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Enregistrement W2626004727 · doi:10.4000/belphegor.1017

Quality Sells

2017· article· fr· W2626004727 sur OpenAlexvenueno aff
Ryanne Keltjens

Notice bibliographique

RevueBelphégor · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Cultural Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMiddlebrowSociologyContext (archaeology)Literary criticismField (mathematics)Symbolic capitalLiterary theoryQuality (philosophy)Literary scienceMedia studiesAestheticsLiteratureHistorySocial scienceEpistemologyArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the emergence of an international bestseller culture in the first half of the twentieth century, foreign literary works were of increasing importance in domestic conceptions of cultural hierarchies. This was in particular the case in peripheral literary systems, which largely depended on translations of foreign novels to meet the growing demands for literary works in this period. Using the international bestsellers Gone with the Wind (1936) by the American author Margaret Mitchell and Katrina (1936) by the Finnish author Sally Salminen as case studies, this article aims to investigate how such works were adapted, marketed and evaluated in the peripheral Dutch literary field of the late thirties. Analyzing publishers’ production and marketing strategies on the one hand and the evaluating practices of literary reviewers on the other, an overview is presented of the ways in which different aspects of this upcoming international bestseller culture influenced the Dutch literary field, focusing in particular on the incorporation of these international bestsellers into local debates. The concept of middlebrow is used within the framework of Bourdieu’s field theory to study mechanisms of cultural distinction and the attribution of symbolic capital to these foreign works in the context of a national literary field.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,777
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,306 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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