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Enregistrement W2753879265 · doi:10.5430/elr.v6n3p22

Thematic Preoccupation of Nigerian Literature: A Critical Approach

2017· article· en· W2753879265 sur OpenAlexvenueno aff
Chris Ajibade Adetuyi

Notice bibliographique

RevueEnglish Linguistics Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLiterary Theory and Cultural Hermeneutics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOppressionDramaIgboPoliticsValue (mathematics)SociologyCriticismPoetryAestheticsPovertyLawLiteraturePolitical scienceArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nigerian literature takes "matter" from the realities of Nigerian living conditions and value systems in the past and present. In the Nigerian society the writer, be it a novelist, dramatist or poet is a sensitive "questioner" and reformer; as all literature in a way is criticism of the human condition obtainable in the society it mirrors. The writer often cannot help exposing the bad and the ugly in man and society. Thus much of Nigerian literature is a deploration of the harsh and inhuman condition in which the majority of Nigerians live in i.e. poverty, misery, political oppression, economic exploitation, excesses of the affluent, liquidation of humane Nigerian traditional values, and all forms of injustices which seem to be the lot of a large majority in most Nigerian societies.In drama, novel, poetry or short - story, the writer's dialogue with his physical and human environment comes out as a mirror in which his people and society can see what they look like. Every image painted by a skillful artist is expressed or put into writing / print, becomes public property and leaves itself open for evaluation by those who read and understand the language and expression. There is therefore a need to identify the thematic preoccupation of Nigeria literature which is the focus of this paper with a view to identifying their peculiarities with textual references.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0170,027
Communication savante0,0180,009
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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