THE IMPACTS OF GOLD FEVER ON SOCIAL CONDITION INNORTHWEST TERRITORIES OF CANADA IN THE LATE OF 1890’S ASREFLECTED IN JACK LONDON’SWHITE FANG
Notice bibliographique
Résumé
The second reason is this novel describes the effect of gold fever into the life of society in Klondike. In White Fang, there are many people race from US to achieve the gold at the Northwest Territory in Yukon, Canada at the late 1890’s. The travelers are blinded by the gold fever. However, that territory is dangerous and fifties below zero freeze. Birdsal and Florin in their book Garis Besar Geografi Amerika : Lanskap Regional Amerika Serikat states: Sifat lingkungan fisiknya yang tidak ramah, ditambah dengan jarangnya pemukiman, merupakan karakter khusus Northlands. […] temperature Januari rata – rata berkisar dari yang tinggi sekitar -7oC sepanjang tepi Great Lakes bagian selatan sampai -40oC, di sebagian Alaska temperatur dapat mencapai -60oC. (170) (Physically with harsh environment and rare residences are the characteristic of Northlands. […] in January its temperature from the high scales is -7oC as long as Great Lakes edge in south until -40oC, and -60oC at a part of Alaska.) Jack London describes those phenomena in this novel by using the narrative style that show the social condition on Klondike in the Northwest Territory of Canada’s Yukon as the impacts of the power of gold fever which is influences to reach the welfare society. Based on the two reason mentioned above, the writer is interested to analyze this novel and decides to entitle this research with “The Impacts of Gold Fever on Social Condition in Northwest Territories of Canada in the Late of 1890’s As Reflected in Jack London’sWhite Fang”.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».