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Enregistrement W4280651130 · doi:10.37536/reden.2022.3.1834

Anthropocene and the Gothic: An Interview with Justin Edwards

2022· article· en· W4280651130 sur OpenAlexaboutno aff
Trang Dang, Justin Edwards

Notice bibliographique

RevueREDEN. Revista española de estudios norteamericanos/Revista española de estudios norteamericanos · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGothic Literature and Media Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArts and Humanities Research CouncilModern Humanities Research AssociationElon University
Mots-clésThe artsSociologyHistoryClassicsHumanitiesArt historyArtVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Justin Edwards is a professor in the Division of Literature and Languages at the University of Stirling. Previously Chair of English at the University of Surrey and professor and head of English at Bangor University, he was elected by-fellow of Churchill College, Cambridge in 2005. Between 1995 and 2005, he taught at the University of Montreal and the University of Copenhagen, where he was appointed as an associate professor in 2002. He holds an Affiliate Professorship in U.S. Literature at the University of Copenhagen and in 2016-2017 he was a Fulbright scholar at Elon University, North Carolina. He is also a member of the Peer Review College for the Arts and Humanities Research Council (AHRC) and a Trustee of the Modern Humanities Research Association (MHRA). Justin’s contribution to the study of Gothic literature started with Gothic Passages: Racial Ambiguity and the American Gothic, which examines the development of U.S. Gothic literature alongside 19th-century discourses of passing and racial ambiguity. In Gothic Canada: Reading the Spectre of a National Literature, he continued in the area by examining how collective stories about national identity and belonging tend to be haunted by artifice.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0220,013
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,268 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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