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Enregistrement W3015642742 · doi:10.1093/isle/isaa006

Premodern Ecologies in the Modern Literary Imagination. Edited by Vin Nardizzi and Tiffany Jo Werth

2020· article· en· W3015642742 sur OpenAlexaboutno aff
Bernadette Myers

Notice bibliographique

RevueISLE Interdisciplinary Studies in Literature and Environment · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiverse Historical and Scientific Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnthropoceneSituatedCosmopolitanismEcocriticismTRACE (psycholinguistics)Art historyHistorySpace (punctuation)ImperfectArtArchaeologySociologyLiteratureEnvironmental ethicsPhilosophyLawPoliticsPolitical scienceLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What does premodern literature have to offer twenty-first-century conversations about the environment? Since 1610 was recently (and controversially) proposed as a possible start-year for the Anthropocene, this question has never been more pressing. And this collection, edited by Vin Nardizzi and Tiffany Jo Werth, attempts to answer it through a series of case studies in “situated knowledge” (5) or rather “conversations from different hubs in time and space” (10), which trace a few of the ways in which the “freighted and imperfect” (9) category of the premodern has sustained some strands of environmental thinking throughout history. These conversations, initiated at a 2015 symposium inspired by Ursula K. Heise’s theory of “eco-cosmopolitanism,” approach premodern literature from a dizzying array of historical and geographical perspectives. Contributors hail from New Zealand, Canada, Australia, England, South Africa, and the United States and tackle topics ranging from medieval manuscripts to seventeenth-century astrolabes, from Victorian neogothic architecture to local California viticulture. Shakespeare, a key figure for most premodern ecocriticism, is refreshingly sidelined for much of the collection.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,217 · 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
GenreSynthèse

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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