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Enregistrement W4233984646 · doi:10.4324/9781135000356-rem1614-1

Fei Ming (废名) 1901–1967

2018· book-chapter· en· W4233984646 sur OpenAlexaff
Yan Tang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRegional Development and Environment
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrotherPoetryChinese literatureChinaBridge (graph theory)LiteratureHistoryMainland ChinaArtClassicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fei Ming was an important contributor to Chinese modern literature between the 1920s and 1940s. He was born in 1901 to a wealthy and traditional family in Huang Mei county, Hu Bei Province, mainland China. He received Chinese traditional education in si shu (私塾, a private school), studying四书五经 (The Four Books and Five Classics) and other Confucian classics. In 1922 he entered Peking University and began to write poetry and fiction. Two years later he was transferred to the university’s department of English, where he studied British literature. Meanwhile, he became a member of语丝社 (Yu Si She), a literary group founded in 1924 by Lu Xun (鲁迅; original name Zhou Shuren, 周树人) and Zhou Zuoren (周作人, the younger brother of Lu Xun) to produce Chinese modern literary works for their journals—《语丝》(Yu Si) and《耕耘 (Geng Yun). In 1925 Fei Ming published his first short story collection《竹林的故事》 [The Stories of the Bamboo Grove]. Between 1925 and 1932, he published his first long novel 《桥》[Bridge] in serial form in《语丝》. Between 1928 – 1932 he published two short story collections《桃园》 and《枣》, and two long novels,《桥》[Bridge] and 《莫须有先生传》.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,710
Score d'incertitude au seuil0,994

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,007

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,216 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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