MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4235065802 · doi:10.4324/9781135000356-rem91-1

Garner, Hugh (1913–1979)

2018· book-chapter· en· W4235065802 sur OpenAlexaboutno aff
Emily Robins Sharpe

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWifeVictoryNewspaperLeagueHistorySpanish Civil WarWorking classMedia studiesPolitical scienceSociologyLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hugh Garner was a British-Canadian writer, journalist, and editor. His fictional writings reflect on the experiences of marginalized individuals, echoing his own early experiences of poverty and unemployment. Garner and his family moved from Batley, England, to Toronto, Ontario, when he was six years old, and settled in the working-class neighbourhood of Cabbagetown. The Great Depression forced Garner to leave high school in search of work to support himself and his family. He held a wide variety of jobs, working as a bicycle messenger, a factory labourer, a newspaper copy boy, and even riding freight trains across North America to pursue short-term and seasonal farm jobs. Politicized by these experiences, Garner volunteered in the Spanish Civil War, serving with the Abraham Lincoln Battalion of the communist International Brigades. After the Fascist victory in 1939, he enlisted with first the Royal Canadian Artillery and then the Royal Canadian Navy in World War II. With the war’s conclusion he returned to Toronto where he made a career of his writing, managing to support his wife, Alice Gallant, and their two children, Barbara and Hugh Jr, through the publication of short stories, novels, plays, radio and television scripts, and articles, and through his editorial work at Saturday Night Magazine and New Liberty Magazine.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,651
Score d'incertitude au seuil0,695

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,010

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,214 · 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
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

Explorer davantage

Même sujetCanadian Identity and History→Travaux en français237 207→