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Enregistrement W4313705077 · doi:10.1093/isle/isac073

Ecologies of Empire: Annie Proulx’s Climate Colonial Realism

2023· article· en· W4313705077 sur OpenAlexaboutno aff
Timothy L Fosbury, Shouhei Tanaka

Notice bibliographique

RevueISLE Interdisciplinary Studies in Literature and Environment · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEcocriticism and Environmental Literature
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColonialismEmpireRealismHistoryArtAestheticsLiteratureAncient historyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At the end of Annie Proulx’s Barkskins (2016), Sapatisia Outger, a Métis forest ecologist, witnesses glaciers disintegrate off the coast of Kalaallit Nunaat (Greenland) with her fellow environmental activists. Seized by the unsettling episode in this moment, she apprehends the historical confluence of settler colonialism and climate change: she suffered a full-force shock of recognition—the coming disappearance of a world believed immutable. She had heard for years that the earth and its life-forms were sensitive to slight temperature changes, that species prospered and disappeared as weather and climate varied, but dismissed these alarms as environmental determinism. On the ice her thinking shifted as the moon shifts its position in the sky … . “My God, how violently it is melting,” she had whispered to herself. Great fissures thousands of feet deep opened by meltwater that eroded the hard blue ice, fissures that gaped open to receive the cataract’s plunge, down to the rock beneath the great frozen bed, forcing its under-ice way to the sea, lubricating the huge cap from below. Standing near the brink of one ghastly thundering abyss someone said, “We are looking at something never before seen.” That night … everyone admitted being shaken by the living evidence. (712)

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0110,023
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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