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Enregistrement W4254150654 · doi:10.3138/ecf.25.1.85

Tears in Tehran/Laughter in London: James Morier, Mirza Abul Hassan Khan, and the Geopolitics of Emotion

2012· article· en· W4254150654 sur OpenAlexvenueno aff
Daniel O’Quinn

Notice bibliographique

RevueEighteenth-Century Fiction · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIslamic Studies and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiplomacyLaughterNegotiationPersianGeopoliticsEntertainmentPeriod (music)ArtSeal (emblem)HistoryMedia studiesArt historyLiteratureSociologyAncient historyLawVisual artsPhilosophyPolitical scienceAestheticsTheology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Throughout the eighteenth century, diplomatic relations were frequently supplemented by the deployment of entertainment, specifically the theatre, as a potential site where negotiation could be furthered, altered, or impeded. Both the British embassy to Tehran in 1809 and the Persian embassy to London in 1809–10 involved acts of shared theatrical consumption. James Morier, the secretary to Harford Jones, published detailed descriptions of Ta’ziyeh performances in Tehran in A Journey through Persia, Armenia, and Asia Minor (1812). And the journal of his counterpart, Mirza Abul Hassan Khan, engages with the many operas and plays he attended during his sojourn in London. Both envoys recognize and contain the allegorical scenarios being staged in the scene of diplomacy. In each case, Morier and Abul Hassan are troubled by the reception of these affect-laden performances, and the ways in which they distinguish themselves from the audience around them reveal the limits of intercultural exchange at this moment in the Napoleonic wars.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,671
Score d'incertitude au seuil0,737

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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