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Enregistrement W3129389071 · doi:10.22148/001c.21182

Cultural Capitals: Modeling Minor European Literature

2021· article· en· W3129389071 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueJournal of Cultural Analytics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTranslation Studies and Practices
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMinor (academic)HierarchyGermanHistoryMedia studiesLiteratureSociologyPolitical scienceArtLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conceived against the backdrop of ongoing debates regarding the status of national literary traditions in world literature, this essay offers a computational analysis of how national attention is distributed in contemporary fiction across multiple national contexts. Building on the work of Pascale Casanova, we ask how different national literatures engage with national themes and whether this engagement can be linked to one's position within a global cultural hierarchy. Our data consists of digital editions of 200 works of prize-winning fiction, divided into four subcorpora of equal size: U.S.-American, French, German, and a collection of novels drawn from 19 different "minor" European languages. We ultimately find no evidence to support Casanova's theory that minor literatures are more nationalistic than literature produced within major cultural capitals. Indeed, the evidence points to the exact opposite effect: all three of the models we employ suggest that novels written in more minor languages tend to be significantly less nationalistically focused than those written in European centres like France or Germany. Nevertheless our data do confirm Casanova's larger hypothesis of the existence of visible stylistic effects associated with a book's location within a global cultural hierarchy of languages.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,810
Score d'incertitude au seuil0,699

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,204 · 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