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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: (for a narrative level change, an occurrence of a story within a story), (a flashback), (a flash forward in story time), (stream of consciousness), and (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 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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,005
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,022

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 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
GenreMéthodes

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
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