MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4200594119 · doi:10.22148/001c.30699

Annotation Guidelines For narrative levels, time features, and subjective narration styles in fiction (SANTA 2)

2021· article· en· W4200594119 sur OpenAlexvenueno aff
Edward Kearns

Notice bibliographique

RevueJournal of Cultural Analytics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueNarrative Theory and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeComputer scienceMarkup languageLiteratureXMLHistoryLinguisticsWorld Wide WebArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

These guidelines comprise instructions for the usage of a series of markup tags that describe narrative characteristics of fiction. These tags are used to mark disruptions in narration, in the form of narrative level changes, temporal jumps, and instances of subjective narration. The tags are designed to be used in XML, as is the case in the examples in these guidelines, but they can be adapted for other platforms like CATMA. There are six tags: <level> (for a narrative level change, an occurrence of a story within a story), <analepsis> (a flashback), <prolepsis> (a flash forward in story time), <soc> (stream of consciousness), and <fid> (free indirect discourse). The guidelines first describe the narrative concepts represented by each of the tags, with reference to Genette and other narratologists. There follows some detail on how the tags should be used specifically in the encoding of texts, with examples taken from a corpus of modernist fiction. Essentially, the tags should be applied at the points in the text where the relevant instance of narrative disruption begins and ends. This allows them the encoded text to be analysed afterwards to count the frequency of the tags, and the number of words contained within a tag. In this way, the usage of the tags serves as a method for quantifying the extent of narrative disruption in works of fiction.

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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil0,333

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 savante0,0000,001
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Cultural AnalyticsMême sujetNarrative Theory and AnalysisTravaux en français237 207