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Enregistrement W4309940976 · doi:10.5430/wjel.v12n8p434

Literature on Humanity Campaign: Facts from Quaker Writers in the United States

2022· article· en· W4309940976 sur OpenAlexvenueno aff
Nuriadi Nuriadi, Lalu Ali Wardana, Muhammad Sukri, Boniesta Zulandha Melani

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueReligion, Gender, and Enlightenment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas Mataram
Mots-clésHumanityInjusticeOpposition (politics)EmancipationHuman valuesPoetrySociologyLawReligious studiesLiteraturePhilosophyPolitical scienceSocial scienceArtPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article discusses some facts about Quaker writers who used literature as a tool to advocate for the human values of minorities in the United States. Along with the objective, this article puts forward some Quaker writers in the United States, especially in the pre-twentieth era. Those writers are John Woolman, John Whittier, Elizabeth Chandler, Angelina Grimke, and Sarah Grimke. This is a qualitative writing using an interdisciplinary approach through which it presents literary works and the contexts experienced by Quaker writers. It is found that those writers consistently published essays, pamphlets, letters, and poetry. Along with their writings, the Quakers promoted humane values as expressions of their opposition to social injustice. In this regard, there are two main issues the Quakers consistently dealt with, i.e., the abolition of slavery faced by African Americans and the need for emancipation for women from the patriarchal system. This consistent attempt was made because of the beliefs of Quakerism, which acknowledge the presence of the Inner Light (Jesus Christ) in all human beings regardless of racial and gender differences. As a consequence, this fact serves as proof from the Quakers for all people that religious belief can be a trigger to persistently campaign for humanity's values and goodness for minorities. Besides, this facts proves that literature can be a tool in campaigning human values and fighting against inhumanity.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,452
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,214 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2022
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