Evidence of Reading in Reading Michael Ondaatje’s Novel “The English Patient”
Notice bibliographique
Résumé
The main aim of the book reading is to gain knowledge and contains numerous sources of information. Reading makes a person to be depth on subjects. Literature is a unique creation by human to expose, understand, to share self experience. Reading offers human to escape from the present, detects from problems and responsibilities in day to day lives. Moreover, reading literature exercise into the world of imagination. Everyone enjoy stories, it offers a reader to meet with many characters and to journey into their world, in attempting with their happy and unhappy. A person will be creative by reading a lot in perceiving truth, making valuable decision, dealing with complex situation in life and also reading helps one to use the logic and to reason well. Reading books continually make more satisfied with life and happiness; it makes one to feel the activities and the involvement by them in life are worthwhile. Michael Ondaatje works characterize in countless ways the best of contemporary Canadian Literature in English. Michael Ondaatje writing focuses not only on Canadian Literature but focus on the world prospect. This paper highlights on the evidence of reading books in Michael Ondaatje’s novel “The English Patient”, the joint winner of Booker Prize for fiction in 1992 and was made into an Academy Award-winning film in 1996.
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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 | 0,005 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,024 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 ».