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Enregistrement W4313412657 · doi:10.4000/erea.15538

Persephone

2022· article· en· W4313412657 sur OpenAlexaff
Laure-Hélène Anthony-Gerroldt

Notice bibliographique

RevueE-rea · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueParanormal Experiences and Beliefs
Établissements canadiensMinistère de l’Emploi et de la Solidarité Sociale (Québec)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoetryStanzaLiteratureArtPsycheMythologyVisual artsPaintingPerspective (graphical)RhymePsychologyPsychoanalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This piece of creative writing is a single piece from a larger collection of poems that explores different sides of love, with a special focus on longing and waiting, but also tackling darker aspects, such as abuse and rape. Using a mythical background and such figures as Persephone, Eurydice, Orpheus, Psyche and Artemis, the collection aims to convey softness and calm, while also representing empowered feminine voices. The poem is composed of varying stanza forms and rhythms mixed with prose and using motifs and colours that also occur in other poems of the collection to create echoes within the piece. It is also part of a wider artistic project that includes paintings, photographs, a short film and other creations, which all work as so many reverberations and refractions of the poems themselves.The project was partly inspired by H.D.’s poem “Eurydice,” a piece that really made me want to work with myth and to give a voice to women whose perspective is rarely portrayed in literature. At the time, I was also working on my doctoral thesis, especially on contact and touch, and on representations of love in poetry. As I kept working on poetic voice and poetic representations of sensations and breathing, I realised that through writing more poetry, I could also get a different hold of the creative process that still nourishes my thoughts on the relationships between poetry, sensation, empathy and healing.

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)0,003
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,446
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4460,192

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,294 · 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
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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