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Enregistrement W4251525727 · doi:10.1057/9781137559654_1

Introduction

2016· book-chapter· en· W4251525727 sur OpenAlexaboutno aff
Reingard M. Nischik

Notice bibliographique

RevuePalgrave Macmillan US eBooks · 2016
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousContext (archaeology)Political sciencePoliticsAmerican studiesSociologySocial scienceHistoryHumanitiesLawArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A merican Studies has historically dealt almost exclusively with the United States. This nation-centered approach is what “American Studies” as originally conceived in the 1930s and 1940s was all about, and it has remained the dominant approach to American Literature for a long time. Toward the end of the twentieth century, however, in the wake of globalizing tendencies not only in economics, politics, and technology, but also in the context of literature and culture and in the resulting “transnational turn,” American Studies has opened up to a transnational view of American literature and culture. Americanist scholars’ investigations have thus started to also reach beyond the borders of the United States and to examine the connection between American Literature and other literatures and cultures, or sometimes even to take a “postnational” approach to literature (i.e., contesting the conceptual validity of nation-states in a globalized world), thereby recognizing both the effects of complex migratory movements and the way national borders have suppressed Indigenous conceptions of what is now designated “North America.” Canadian Studies underwent a similar development, though with a time lag of a few decades (the establishment of Canadian Studies programs at universities in the 1970s, and transnational Canadian Literature Studies since the 1990s and particularly in the new millennium). 1 These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,784
Score d'incertitude au seuil0,967

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3220,107

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,209 · 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.

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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