Macroanalysis: Digital Methods and Literary History from Literature to Biterature: Lem, Turing, Darwin, and Explorations in Computer Literature, Philosophy of Mind, and Cultural Evolution
Notice bibliographique
Résumé
Book Review| June 01 2015 Macroanalysis: Digital Methods and Literary History from Literature to Biterature: Lem, Turing, Darwin, and Explorations in Computer Literature, Philosophy of Mind, and Cultural Evolution Macroanalysis: Digital Methods and Literary History. By Jockers, Matthew L.. Urbana: Univ. of Illinois Press. 2013. x, 192 pp. Cloth, $90.00; paper, $30.00.From Literature to Biterature: Lem, Turing, Darwin, and Explorations in Computer Literature, Philosophy of Mind, and Cultural Evolution. By Swirski, Peter. Montreal: McGill-Queen’s Univ. Press. 2013. 223 pp. Cloth, $29.95; e-book available. Victoria Szabo Victoria Szabo Search for other works by this author on: This Site Google American Literature (2015) 87 (2): 418–420. https://doi.org/10.1215/00029831-2886331 Views Icon Views Article contents Figures & tables Video Audio Supplementary Data Peer Review Share Icon Share Facebook Twitter LinkedIn Email Tools Icon Tools Permissions Cite Icon Cite Search Site Citation Victoria Szabo; Macroanalysis: Digital Methods and Literary History from Literature to Biterature: Lem, Turing, Darwin, and Explorations in Computer Literature, Philosophy of Mind, and Cultural Evolution. American Literature 1 June 2015; 87 (2): 418–420. doi: https://doi.org/10.1215/00029831-2886331 Download citation file: Zotero Reference Manager EasyBib Bookends Mendeley Papers EndNote RefWorks BibTex toolbar search Search Dropdown Menu toolbar search search input Search input auto suggest filter your search Books & JournalsAll JournalsAmerican Literature Search Advanced Search The text of this article is only available as a PDF. © 2015 by Duke University Press2015 Article PDF first page preview Close Modal Issue Section: Book Reviews You do not currently have access to this content.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,005 |
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 ».