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Enregistrement W4380669590 · doi:10.59817/cjes.v6i.233

In the Light of What We Know:

2015· article· en· W4380669590 sur OpenAlexaff
Golam Rabbani

Notice bibliographique

RevueCrossings A Journal of English Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueIndian History and Philosophy
Établissements canadiensCarleton UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)Interpretation (philosophy)Plot (graphics)Context (archaeology)EpistemologyNeed to knowComputer scienceHistoryPhilosophyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is not easy to define the boundary between knowing and knowledge. Being informed and being knowledgeable can be two different intellectual states. IKnowing history can lead to a partial understanding of the present until one can interpret the present through history. Knowledge is the conclusion that one reaches after knowing and interpreting. For a novelist, his or her plot should inform the historical context and provide the readers with the scope to interpret the present through the facts of the past. A successful novel triggers constant interpretations as well as makes the readers doubt their interpretations. Also, a successful novel knows the necessity of its time. Keeping all these aspects in mind, it seems appropriate to coin Zia Haider Rahman’s In the Light of What We Know as a novel of its time. However, it is problematic to say that the novel offers knowledge or the scope of interpretation for readers. A novel needs to manifest the triggering events in its plot that fetches diverse interpretations from different cultures and countries. Rahman’s novel seems to refer to a lot of intellectual works and historical facts, but it is not clear how the readers will interpret the events by connecting the references with the events of the fiction.

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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,776
Score d'incertitude au seuil0,253

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 savante0,0000,001
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 GPT0,288
Écart entre enseignants0,208 · 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'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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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