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Enregistrement W4385530145 · doi:10.1515/9780773598850

Curative Illnesses

2016· book· en· W4385530145 sur OpenAlexaboutno aff
Julie Robert

Notice bibliographique

RevueMcGill-Queen's University Press eBooks · 2016
Typebook
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During a time of uncertainty over collective identity and social transformation, Quebec novels started getting sick – after 1940, the number of narratives about illness, disease, and sick characters intensified. For the last seventy years, generations of authors have turned to medically oriented stories to represent day to day life and political turmoil. In Curative Illnesses, Julie Robert investigates how the theme of sickness is woven into literature and gauges its effect on depictions of Quebec’s national identity. Challenging the legitimacy of illness as a metaphor for the nation, Robert contests interpretations of illness-related literature that have presented Quebec itself as ailing. Through re-examinations of Quebec novels, Curative Illnesses shatters the illusion of congruency between the nation and the body, countering assumptions about nationwide weakness and victimization. For Quebec in particular, these assumptions have greater implications, because the separatist movement, policies of interculturalism, and majority language rights revolve around protecting and defending Québécois society and its cultural values. Robert skilfully demonstrates a more nuanced view of illness through a series of analyses focusing on works of literature from some of Quebec’s most renowned novelists, including Gabrielle Roy, André Langevin, Denis Lord, Hubert Aquin, Jacques Godbout, Pierre Billon, and Anne Bernard. Using an interdisciplinary approach that engages with nationalism, postcolonial studies, literature, rhetoric, and the medical humanities, Curative Illnesses explores how moving beyond earlier diagnoses offers new insights into nationhood.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil0,456

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1360,025

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,230 · 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'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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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