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Enregistrement W3030510188 · doi:10.29173/pathfinder13

Stories Re-Told

2020· article· en· W3030510188 sur OpenAlexaffvenue
Anna Borynec

Notice bibliographique

RevuePathfinder A Canadian Journal for Information Science Students and Early Career Professionals · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueShakespeare, Adaptation, and Literary Criticism
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdaptation (eye)FolkloreDisciplineVariety (cybernetics)ScholarshipSet (abstract data type)VocabularyPerspective (graphical)Translation studiesConsilienceField (mathematics)Computer scienceEpistemologySociologyLinguisticsSocial scienceLiteraturePsychologyArtArtificial intelligenceAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper introduces three umbrella terms (Literal Adaptation, Spirit Adaptation, and Creative Adaptation) that define the broad approaches to creating an adaptation through the consideration of the literature of six different fields and their approaches to the study of adaptation. They are as follows: the study of Classical Mythology (a sub-set of Classics), Cultural Studies, Adaptation Theory (from Film Studies), Fan Fiction Studies (from Fan Studies), Folklore Studies, and Translation Studies. While Library and Information Studies (LIS) does occasionally deal with adaptation, often in the form of Children's Literature and/or Fairy Tales, there is no widely-accepted theory or method to doing so. Therefore it is absent from the six disciplines that were reviewed, though it has substantial cross-over with each. As scholarship becomes more interdisciplinary, juggling the terms of a variety of fields becomes more important and more challenging. This paper aims to provide three accessible terms for those interested in studying adaptions from a broad or cross-disciplinary perspective that can substitute for the lengthy and specialized vocabulary of each individual discipline. It may also provide an example for others looking to similarly synthesize a set of cross-disciplinary vocabularies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,791
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,220 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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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