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Enregistrement W4380481993 · doi:10.6000/1929-4409.2020.09.321

Genre Strategy of Modern Russian-Language Poetry in Kazakhstan

2022· article· en· W4380481993 sur OpenAlexvenueno aff
Angelina Airatovna Khaybullina, Elvira F. Nagumanova, Kadisha R. Nurgali

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Criminology and Sociology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural, Linguistic, Economic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKazan Federal University
Mots-clésPoetryLiteraturePoeticsKazakhModern GreekLiterary languageRussian literatureHistoryArtPhilosophyLinguisticsClassics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At the end of the 20th century, the poetry of Kazakhstan made a great stride forward, which can be compared with the ideas of the cultural revolution. Unlike Russian poetry being changed throughout the 20th century, Kazakh poetry has made a breakthrough in its development only for the last two decades, allowing it to fit the conventions of modern world poetry. The present article aims at revealing the features of the functioning of the Russian-language poetry of Kazakhstan at the end of the 20th – the beginning of the 21st century. The authors of the article define those changes that have occurred in the genre strategy of modern poetry in Kazakhstan. The genre canon is generally accepted as one of the essential manifestations of the dialogue between different texts, being a kind of recognizable quote; simultaneously, it is deformed in the works by poets of the beginning of the 21st century. The transformation of genre traditions and canons engenders a unique phenomenon in modern poetry of Kazakhstan – "the poetry of philosophers." The poets such as Sergei Kolchigin, Indira Zaripova, Zhanat Baimukhametov tend to be attributed to this category. Also, modern Russian-language poetry is distinguished by the aspiration for collecting incredibly lyrical emotion and the same "extreme" interest in extra-literary events within the boundaries of one text. All these features bespeak the formation of another poetics in modern literature of Kazakhstan.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,393

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

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,373
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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