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Enregistrement W2995161697 · doi:10.4324/9781315668628-10

Churchill’s War Horse: Children’s Literature and the Pleasures of War

2015· book-chapter· en· W2995161697 sur OpenAlexaboutno aff
Paul Stevens

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueThemes in Literature Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHistoryLiteratureArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Even after a century, the rst day on the Somme, the rst of July, 1916, remains the dening moment in our culture’s perception of the First World War. From Blackadder to Birdsong, we all know the story only too well. Lions led by donkeys: thousands and thousands of khaki-clad soldiers going over the top, struggling out of their trenches only to nd a wasteland of death and horror. Not gardens to trenches, but trenches into an utterly unexpected and unimaginable Devil’s garden. All those “lovely lads,” as A.E. Housman might have put it, scythed down by German artillery and machine guns. Between 7:20 a.m. and dusk, the British Fourth Army, whose elite 29th Division included the 752 men of the Newfoundland Regiment, attacked the Pozières Ridge just north of the River Somme. Within a matter of hours, it had been decimated – almost 20,000 young Britons and Newfoundlanders from this and the anking Third Army were killed. Another 40,000 were wounded, missing, or captured.1 Writing in the Sunday Pictorial shortly after the opening of the battle, Winston Churchill, unlike many on the home front, sensed that the popular conception of the war as a grand imperial adventure was no longer tenable: “The faculty of wonder has been dulled,” he wrote, “emotion and enthusiasm have given way to endurance; excitement is bankrupt, death is familiar, and sorrow numb” (WSC, III: 791). Within the Devil’s garden itself, however, it was still possible to nd traces of an earlier, more innocent world, our rst garden. Many Germans appeared to be overcome with compassion for their young enemies. Lance Corporal Hugo van Egeren of the Second Guards Reserve Division tells this story: During the night I was approached by an ofcer of the Rie Brigade. He had a white ag and asked if he could remove the wounded. I could speak English and told him that I would put his request to my leutnant. My ofcer gave permission but he only informed the troops on either side, not the H.Q. in the rear. We helped the English to nd their wounded. Sometimes we carried them over to their own side, sometimes the English laid a white tape to the wounded men so that their stretcher-bearers could nd them in the dark. When it got light we got orders that we should stop what we were doing but, by then, most of the good work was done. We red warning shots to tell the English the truce was over. We were hardened, experienced soldiers. It wasn’t fair to send these young soldiers against us. Some of them were only students and we felt very sorry for them.

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)0,007
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 enseignants0,297
Score d'incertitude au seuil0,591

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0310,035
Communication savante0,0120,009
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0050,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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