MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2885572732 · doi:10.5206/mf.v3i1.4560

Le thème de l’immigration dans Un nègre a violé une blonde à Dallas de Ramonu Sanusi

2018· article· fr· W2885572732 sur OpenAlexvenueno aff
Rabiu Olayinka Iyanda

Notice bibliographique

RevueMouvances Francophones · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican history and culture studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La migration est un phénomène social aussi ancien que l’histoire de l’humanité. Avant la colonisation des Européens ont voyagé pour « découvrir » des nations. Après la colonisation, il y a des indépendances des pays colonisés. A la suite de ces indépendances, les Africains voyagent chez les colons pour chercher des bonheurs. Ils adoptent des moyens différents pour réaliser des biens chez les blancs. Les écrivains contemporains comme Calixthe Beyala, Ousmane Sembene et Ramonu Sanusi exposent les actions des jeunes Africains dans le but de les décourager de leurs actes, pour les corriger des maux et pour inculquer des attitudes positives au cours de leurs voyages. Notre romancier, Sanusi dans son roman, Un nègre a violé une blonde à Dallas, nous a montré les dispositions des parents Africains envers leurs enfants, les influences des camarades et le super naturel des Africains. Nous avons examiné l’influences des parents, des amis et de la société dans la vie quotidienne d’Ajanaku, le héros du roman de Sanusi. La conclusion nous montre la manière possible de réduire les actes néfastes des jeunes en quête de la richesse.

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)0,001
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
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,726
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,234 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMouvances FrancophonesMême sujetAfrican history and culture studiesTravaux en français237 207