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Enregistrement W4235199869 · doi:10.1353/esc.2015.0043

Deconstruction

2015· article· en· W4235199869 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Mary Chapman

Notice bibliographique

RevueEnglish studies in Canada · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLatin American and Latino Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeconstruction (building)Literary criticismCriticismSociologyLiteratureRepresentation (politics)New CriticismLiterary theoryArtLawPoliticsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deconstruction Mary Chapman, Professor To paraphrase Virginia Woolf, the literary field changed (for me) “on or about” September 1982. I was finishing my ba and taking a literary criticism survey with the recently hired Tilottama Rajan. Trained in the comfortable paradoxes of New Criticism’s “well wrought urn,” I felt the ground shift under me when I learned about Deconstruction. The idea that representation was an equivocal process, that différance was endemic to language, was terrifying. It was hard not to consider Derrida’s “unworking of language” nihilist. And yet years later, it is exciting to see the productive impact on literary study that deconstruction has had, particularly on inherited concepts like gender, race, class, nation, and sexuality. The methodological tools Deconstruction gave us have renewed entire subfields of literary study because, as Dana Luciano and Ivy G. Wilson suggest in Unsettled States: Nineteenth-Century American Literary Studies, even the temporal, national, spatial, and disciplinary terms by which we understand our work have come under interrogation. [End Page 7] Mary Chapman, Professor English, University of British Columbia Copyright © 2015 Association of Canadian College and University Teachers

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,793
Score d'incertitude au seuil0,414

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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)0,0000,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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