Confronting Genre: Opera, Memorial, and John Greyson's <i>Fig Trees</i>
Notice bibliographique
Résumé
Research Article| March 01 2010 Confronting Genre: Opera, Memorial, and John Greyson's Fig Trees Sarah Henstra Sarah Henstra Ryerson University shenstra@english.ryerson.ca Sarah Henstra is assistant professor of English at Ryerson University in Toronto, Canada. She is the author of The Counter-Memorial Impulse in Twentieth Century English Fiction (Palgrave Macmillan, 2009). Her current research focuses on mourning and remembrance in contemporary social activism campaigns. Search for other works by this author on: This Site Google English Language Notes (2010) 48 (1): 67–77. https://doi.org/10.1215/00138282-48.1.67 Cite Icon Cite Share Icon Share Facebook Twitter LinkedIn MailTo Permissions Search Site Citation Sarah Henstra; Confronting Genre: Opera, Memorial, and John Greyson's Fig Trees. English Language Notes 1 March 2010; 48 (1): 67–77. doi: https://doi.org/10.1215/00138282-48.1.67 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 JournalsEnglish Language Notes Search Advanced Search The text of this article is only available as a PDF. Copyright © 2010 Regents of the University of Colorado2010 Article PDF first page preview Close Modal Issue Section: II. Mourning, Melancholia, Trauma You do not currently have access to this content.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».