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Enregistrement W3028067982 · doi:10.5070/t22144902

Small and Large Cultures: Individuality, the Collective, Conformity and the Period of the Cold War

2020· article· en· W3028067982 sur OpenAlexaffabout
Jonathan Locke Hart

Notice bibliographique

RevueTerritories · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean Cultural and National Identity
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeriod (music)Cold warTheme (computing)PoliticsNonconformityWrightLiteratureLawHistoryPhilosophyPolitical scienceArt historyArtAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Cold War is something I analyze in two parts. First, I examine its politics, including political literatures and cultures large and small that concentrate on central concerns of the Cold War. Second, I discuss small and minor literatures in the period of the Cold War in theory and practice, including examples from the Netherlands and Canada that are in the period of the Cold War but do not focus on it as its primary concern or theme. In these sections, I argue for the centrality of the tension between tyranny and liberty, individual and the group, conformity and nonconformity and related matters. The article ranges in the politics of the Cold War from the background of Marx and Mill though Churchill, Stalin, Truman, McCarthy to Russell, Grant and Ignatieff. In literature, that is the Cold War in ink, the essay analyzes Orwell’s essay on the nuclear bomb and his novels, Nineteen Eighty-four and Animal Farm as well as Miller’s play, The Crucible and a poem by Einstein on Russell. I concentrate on examples of Dutch fiction and their translation into English and a Canadian novel, The Weekend Man , by Richard B. Wright, because they are an element of “minority literatures.” Besides exploring the Cold War, I briefly examine theories of minor or small literatures, including some aspects of the views of Kafka, Deleuze and Guattari.

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)0,004
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0150,042
Communication savante0,0110,007
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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'admission2
Résumé présentoui

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