Notice bibliographique
Résumé
In the 1980s, anxiety about the extensive and ongoing conglomeration of the publishing industry led to the emergence of a movement of nonprofit publishers. It included counter-culture figures like Coffee House’s Allan Kornblum and Milkweed’s Emilie Buchwald, who got their start with boutique letterpresses; political and aesthetic activists like Arte Público’s Nicolás Kanellos, Feminist Press’s Florence Howe, and Dalkey Archive’s John O’Brien; and refugees from conglomeration like Fiona McCrae and André Schiffrin. Non-profits often defined themselves by their support for literariness, and which they depicted as under threat from commercial houses, which helped them gain support from private foundations, philanthropists, and government agencies like the National Endowment for the Arts. We discovered that these two different ways of structuring publishers’ finances—conglomerate and nonprofit—created a split within literature, yielding two distinct modes of American writing after 1980. This essay characterizes the two modes, explains how the split between them happened, and illustrates the significance of this shift for the rise of multiculturalism. We pay particularly close attention to the careers of Percival Everett and Karen Tei Yamashita.
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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 | 0,012 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,046 |
| Communication savante | 0,019 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».