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Enregistrement W2957391829 · doi:10.7202/1059034ar

L’émergence des « ecological readings » : la littérature pour se repenser. French Ecocritique - Reading French Theory and Fiction Ecologically Stephanie Posthumus. Posthumus, Stephanie. 2017. French Ecocritique: Reading Contemporary French Theory and Fiction Ecologically. University of Toronto Romance Series. Tortonto: University of Toronto Press.

2018· article· en· W2957391829 sur OpenAlexaffvenueabout
Iris Delhoum

Notice bibliographique

RevueSens public · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGeographyPhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les bouleversements climatiques sans précédent dans l’histoire de notre espèce que l’on connaît aujourd’hui ne peuvent être cantonnés à la sphère environnementale. Ils sont liés, par ce qui les cause, à l’ensemble de nos sociétés, de nos cultures et du système économique dominant. Il convient d’adopter une approche de plus en plus comparatiste et transdisciplinaire afin de répondre à une urgence globale. Sans analyser les crises écologiques et en s’appuyant sur les spécificités culturelles d’un corpus français, Stéphanie Posthumus propose d’allier la théorie et la fiction pour créer de nouveaux concepts permettant d’articuler des subjectivités inédites. Cette alliance se fait par des lectures « écologiques », qui feront émerger quatre concepts phares : la subjectivité écologique, l’habitat écologique, l’écologie politique et les fins écologiques. Tous sont interreliés et essentiels pour repenser les hommes et leur relation à leur environnement. Avançant par questionnements autant que par réponses, S. Posthumus nous conduit à nous interroger sur la relation entre l’humain et la nature, autant que sur le rôle (actuel et futur) de la littérature dans un monde en transformation.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0060,009
Communication savante0,0100,012
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,007

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission3
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