Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In order to sharpen her understanding of how narrative distance from character could be achieved in fiction, Elizabeth Bowen turned to French novelists, especially Gustave Flaubert, Henri de Montherlant, Guy de Maupassant, and Marcel Proust. She found in French novels examples of narratorial cruelty towards characters. She also adopted the Proustian idea that literature is always a translation of sorts, whether from one language to another or from reality to representation. As previously unexamined archival material proves, Bowen turned her hand to translating passages from Flaubert's L'Éducation sentimentale and Proust's À la recherche du temps perdu in the early 1930s. She also made an attempt to index Flaubert's correspondence. Throughout her career, Bowen commented frequently on French fiction. She reviewed Henri de Montherlant's Pitié pour les femmes and Les jeunes filles when those volumes appeared in an English translation in 1937. She wrote prefaces to Flaubert's major works. In part, she admired the way that national differences were inscribed in French and English fiction. But she principally looked to French fiction for examples of the grandiosity – or littleness – of character within historical frameworks.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 découle