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Enregistrement W2740232994 · doi:10.12957/abusoes.2017.27771

DIÁLOGO ENTRE H. P. LOVECRAFT E ARTHUR MACHEN: UMA ANÁLISE COMPARATIVA DE THE DUNWICH HORROR E THE GREAT GOD PAN

2017· article· pt· W2740232994 sur OpenAlexaff
Shirley de Souza Gomes Carreira

Notice bibliographique

RevueAbusões · 2017
Typearticle
Languept
DomaineArts and Humanities
ThématiqueShort Stories in Global Literature
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RECEBIDO EM 04 MAR 2017 APROVADO EM 30 MAR 2017 Em seu ensaio sobre o horror sobrenatural na literatura, H. P. Lovecraft dedica parte de um capítulo à obra de Arthut Machen, por quem nutria admiração e a quem atribuía a capacidade de elaborar um “êxtase do medo” inalcançável aos outros escritores do gênero. The Great God Pan , primeira e mais conhecida obra de Machen, foi publicada no ano em que Lovecraft nasceu e este a menciona mais de uma vez em seus escritos, admitindo publicamente que ela o havia inspirado na escrita de alguns dos seus textos. Este trabalho propõe a análise do conto “ The Dunwich Horror ”, de Lovecraft, e da novela The Great God Pan , de Machen, a fim de verificar os pontos de convergência entre as obras. // In his essay on supernatural horror in literature, H. P. Lovecraft devotes part of a chapter to the work of Arthut Machen, whom he admired and to whom he attributed the ability to elaborate a “rapture of fear” unachievable to other writers of the genre. The Great God Pan , Machen’s first and best-known work, was published in the year Lovecraft was born and he mentioned it more than once in his writings, publicly admitting that it had inspired him in writing some of his texts. This work proposes to analyze Lovecraft’s short story “The Dunwich horror” and Machen’s novella The Great God Pan, in order to verify the points of convergence between them. DOI: 10.12957/abusoes.2017.27771

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,554
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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