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Enregistrement W4210950833 · doi:10.4000/caliban.6523

Dwelling with the Land and in History: River Scenes and Cityscapes in Frances Itani's Requiem and Sachiko Murakami's Rebuild

2019· article· fr· W4210950833 sur OpenAlexaboutno aff
Lara Okihiro

Notice bibliographique

RevueCaliban · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJapanese History and Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHistoryArtGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le paysage est une partie importante de l'imaginaire social canadien et de l'histoire de l'exploitation du pays (des premiers colons européens au développement de l'oléoduc). Requiem, un roman de Frances Itani, et Rebuild, un recueil de poèmes de Sachiko Murakami, montrent tous deux la terre comme l'une des choses les plus précieuses prises aux Canadiens japonais pendant leur persécution par le gouvernement (1942-1949). Dans Requiem, le paysage est lié à l’histoire personnelle du protagoniste et conserve tout ce qui reste de tous les événements passés, ce qui en fait une source de réflexion et de guérison. Dans Rebuild, cependant, les tours en copropriété et les maisons construites pendant le boom immobilier de Vancouver ont pris le contrôle du paysage, effaçant l’histoire des peuples autochtones, et même des Canadiens d'origine japonaise, et engendrant une expérience de profonde désorientation et d'aliénation. Cet article analyse les expériences de la terre en tant que guérison et aliénation pour examiner ce que le roman et les poèmes nous disent sur notre relation contemporaine aux paysages : quelles sont les bonnes et les mauvaises manières de vivre sur la terre et comment devrions-nous vivre maintenant sur la terre ?

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil0,996

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2019
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