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Enregistrement W2810515697 · doi:10.51644/uaas1967

Deeper Understanding through Novels and Biographies

2018· article· en· W2810515697 sur OpenAlexaboutno aff
Brice Balmer

Notice bibliographique

RevueConsensus · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueShort Stories in Global Literature
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ost urban Canadians now live in diverse multifaith neighbourhoods, and many wish to have a more in-depth understanding of their neighbours.Yet there is some fear about asking questions or being intrusive.Much harm occurs when friends and associates do not take time to understand another's culture or faith and then make assumptions that many ideals, values, and practices are universal.On the other hand, some people are too reserved and do not extend a hand or begin a friendship because of differences and the unknown in "the other."With people now coming to Canada from all over the world, it is impossible to know everyone's culture as well as their religious, social, and political experiences.Books -novels, biographies, and autobiographies -can start or advance cultural and religious learning, not only of the history of fellow workers, students, friends, or acquaintances but also of their emotions, struggles, and cultural practices and values.Through novels, we learn of their personal struggles and may intuit cultural and religious values and ideals as part of learning to know one another.Canadian literature now has many bicultural books, as new Canadians tell their stories of their country of origin and their life in Canada.Many of these novels have won Governor General's awards, Man Booker prizes, and other forms of recognition during the past ten years.David Augsburger says that to know one's own culture one needs to have been immersed in another culture. 2 Not everyone can live in different countries or in the midst of different cultures, even within our own continent, but most people can read novels, biographies, and autobiographies.Reading books, using one's imagination, and then having conversations with people from other cultures aids one in seeing one's own culture, as well as the ways others differ in customs, traditions, values, and ideals.The neighbour, the immigrant or refugee, and the co-worker need to be known within their former and current contexts.If friendship is to develop, a person needs to know how to discuss the other person's background and experiences.Novels give a deeper penetration into the emotions, the relationships with many people in their former context, and their difficulties of moving to Canada, leaving behind so many friends, family, schools, businesses, and previously normal activities.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0130,013
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,004

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,179 · 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
GenreAutre

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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