Notice bibliographique
Résumé
The first issue of John Layman and Rob Guillory’s Chew was released in June 2009 by Image Comics at a time when the American comic book market was so dominated by stories written within the superhero genre that ‘comic books and superheroes [had] almost become synonyms’ (Rhodes 2008: 6). Within this superhero market, Chew was remarkably not a comic book about a superhero. Instead, Chew is a New York Times bestselling, Eisner award-winning series about Tony Chu, a Chinese- American cibopath. As a neologism created by the comic’s authors, cibopathy describes the ability to receive psychic impressions from whatever one eats. Although Chu has this extraordinary ability, he does not have a secret identity, a costume, an origin story or a mission to save the world from evil. Instead, Tony works as a detective for the American Food and Drug Administration (FDA) in a possible future where the FDA has become the most powerful government agency in the world. While the Department of Homeland Security enhanced the scope of police powers as a result of the catastrophic events associated with September 11 in our reality, the FDA has done the same in response to the devastating events associated with an avian flu epidemic in Chew’s alternate reality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,033 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».