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Enregistrement W3185557764 · doi:10.7202/1117980ar

1816 and 2020: The Years Without Summers

2020· article· en· W3185557764 sur OpenAlexaff
Kandice Sharren, Kate Moffatt

Notice bibliographique

RevueRomanticism on the Net An open access journal devoted to British Romantic literature · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRadio, Podcasts, and Digital Media
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMemoirHistoryPoetryRomancePoliticsLiteraturePeriod (music)MetadataHistory of literatureArt historyArtLawPolitical scienceAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The WPHP Monthly Mercury is the podcast for the Women’s Print History Project (WPHP), a bibliographical database that seeks to provide a comprehensive account of women’s involvement in print in a long Romantic period. The podcast provides us with an opportunity to develop in-depth analyses of our data. The December 2020 episode, “1816 and 2020: The Years Without Summers,” explores women’s writing in the WPHP inspired by 1816, known as the Year Without a Summer, when abnormally cold weather, exacerbated by the aftermath of the Napoleonic Wars, led to crop failures and typhus and cholera epidemics. Often remembered as the cold and fog-laden year in which an 18-year-old Mary Shelley came up with the idea for Frankenstein, 1816 was a year of catastrophe more generally. In this episode, hosts Kate Moffatt and Kandice Sharren explore how the bibliographical metadata contained in the WPHP can uncover a wider range of voices writing about catastrophe. Our findings, which include political writing, travel memoirs, and poetry, reveal the lived experiences of women in a tumultuous time. We conclude by meditating on the nature of literary production during catastrophe, and how our own experiences during the upheavals of 2020 influenced our approach to the books that we uncovered.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0100,008
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,306 · 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
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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