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Enregistrement W3048419670 · doi:10.17851/2317-2096.22.3.29-55

Reading Mobility Narratives: Locality and Motion in François Bon’s Paysage Fer

2012· article· en· W3048419670 sur OpenAlexaff
Pascal Gin

Notice bibliographique

RevueAletria Revista de Estudos de Literatura · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTravel Writing and Literature
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMobilitiesNarrativeReading (process)LocalitySociologyGlobalizationRelevance (law)Relation (database)Motion (physics)AnthropologyAestheticsEpistemologyLiteratureArtLinguisticsPolitical sciencePhilosophyLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mobilities have progressively emerged as a primary focus of enquiry for the critical understanding of global structures and processes. This increased awareness is without a doubt a direct measure of the many complexities contemporary mobilities compel us to unpack. While the connections between globalization and mobilities are by now well documented in a number of social and human sciences (namely sociology, cultural anthropology and human geography), less attention has been paid to the potential relevance of a literary inquiry into contemporary mobilities, particularly with respect to works closely attentive to local settings. Focused on François Bon’s Paysage fer (2000), this essay aims precisely to interrogate how the text provides a particularly insightful mobility narrative that intersects with a range of critical issues and prompts a renewed understanding of the coextensive relation between locality and motion.

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 candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,713
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeSans objet
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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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