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Enregistrement W308126350 · doi:10.5040/9798400615146

Asian American Literature

2021· book· en· W308126350 sur OpenAlexaboutno aff
Kakugawa

Notice bibliographique

RevueGreenwood eBooks · 2021
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian American and Pacific Histories
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsian americansAmerican literatureHistoryHistory of Asian AmericansRhetoricIdentity (music)Gender studiesAsian American studiesAsian studiesLiteratureSociologyAnthropologyAestheticsLinguisticsArtChina

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Asian American Literature: An Encyclopedia for Students is an invaluable resource for students curious to know more about Asian North American writers, texts, and the issues and drives that motivate their writing. This volume collects, in one place, a breadth of information about Asian American literary and cultural history as well as the authors and texts that best define it. A dozen contextual essays introduce fundamental elements or subcategories of Asian American literature, expanding on social and literary concerns or tensions that are familiar and relevant. Essays include the origins and development of the term “Asian American”; overviews of Asian American and Asian Canadian social and literary histories; essays on Asian American identity, gender issues, and sexuality; and discussions of Asian American rhetoric and children’s literature. More than 120 alphabetical entries round out the volume and cover important Asian North American authors. Historical information is presented in clear and engaging ways, and author entries emphasize biographical or textual details that are significant to contemporary young adults. Special attention has been given to pioneering authors from the late 19th century through the early 1970s and to influential or well-known contemporary authors, especially those likely to be studied in high school or university classrooms.

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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,398

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
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1190,040

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,244 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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