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Enregistrement W3134761196 · doi:10.1080/17409292.2021.1865051

Conversation questions for Professors Anne Simon and Stephanie Posthumus

2021· article· en· W3134761196 sur OpenAlexaff
Lucas Hollister, Stéphanie Posthumus, Anne Simon

Notice bibliographique

RevueContemporary French and Francophone Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEcocriticism and Environmental Literature
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcocriticismNarrativeConversationIdentity (music)PluralSociologyPoliticsPerspective (graphical)Literary criticismAmerican literatureSpace (punctuation)AestheticsHistoryLiteratureLinguisticsArtPhilosophyVisual artsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

These conversations highlight the ways in which Stéphanie Posthumus and Anne Simon, who work in different academic fields but often look at similar literary texts written in French, envision ecocriticism and zoopoetics. Drawing on their research of the last twenty years, they discuss intersections and differences of these two approaches within their respective geographical contexts, North American and European (and more specifically French). They locate ecocriticism and zoopoetics in the complex and plural histories of their emergence and development while also making comparisons with similar fields such as geopoetics and environmental humanities. They foreground key objectives such as decentering the human and grounding language in the body, advocating for subjects deemed “unsuitable,” bringing together literature, ecologies and animal space-time, examining their objects of study from the perspective of the text’s individual stylistic innovations, reconfiguring literary canons and literary histories, and inventing new narratives and explorations around terms such as oikos, machines, arche…) Examining notions like identity, limits and interstices, they underscore the political and ethical dimensions of ecocritical or zoopoetic literature. Finally, they affirm the ever-changing frontiers and constantly evolving perspectives of their two fields.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,283
Score d'incertitude au seuil0,515

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 savante0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,209 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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