Ten Canadian Writers in Context
Notice bibliographique
Résumé
Ten years, ten authors, ten critics. The Canadian Literature Centre/Centre de littérature canadienne reaches into its ten-year archive of Brown Bag Lunch readings to sample some of the most diverse and powerful voices in contemporary Canadian literature. This anthology offers readers samples from some of Canada’s most exciting writers of fiction, nonfiction, and poetry. Each selection is introduced by a brief essay, serving as a point of entry into the writer’s work. From the east coast of Newfoundland to Kitamaat territory on British Columbia’s central coast, there is a story for everyone, from everywhere. True to Canada’s multilingual and multicultural heritage, these ten writers come from diverse ethnicities and backgrounds, and work in multiple languages, including English, French, and Cree. Ying Chen | essay by Julie Rodgers Lynn Coady | essay by Maïté Snauwaert Michael Crummey | essay by Jennifer Bowering Delisle Caterina Edwards | essay by Joseph Pivato Marina Endicott | essay by Daniel Laforest Lawrence Hill | essay by Winfried Siemerling Alice Major | essay by Don Perkins Eden Robinson | essay by Kit Dobson Gregory Scofield | essay by Angela Van Essen Kim Thúy | essay by Pamela V. Sing
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,040 | 0,010 |
| Communication savante | 0,015 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».