Notice bibliographique
Résumé
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
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,034 |
| Communication savante | 0,014 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,005 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».