"In a Dry Season" - A Police Procedural Novel by Peter Robinson
Notice bibliographique
Résumé
Genre fiction, also recognized as popular fiction is an umbrella term as it comprises various categories, varieties, and sub-types. On occasion, innovative writers have practiced in mingling these methods and generating an entirely dissimilar variety of categories. In general, genre fiction inclines to place plentiful significance on entertainment and, as a consequence, it leans towards to be more widespread with mass audiences. But currently, writers are lettering beyond mere meager amusement and they are commenting on various socio-cultural issues, resulting in their writing more realistic. Furthermore, various life real things and norms implied in their writing are constructing the entire genre form and all its types more noteworthy and vital. As accredited by literary jurisdiction following are some of the leading classifications as they are used in contemporary publication: Fantasy, Horror, Science fiction, Crime and Mystery Fiction etc. The kind Crime and Mystery Fiction also has various categories for example, Cozy, Hardboiled, The Inverted Detective Story, Police Procedural, etc. In the present paper, Canadian crime fiction writer Peter Robinson’s novel In a Dry Season is studied in the light of this police procedural type of novel writing. The paper aspires to discover various police procedural features employed by the writer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».