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Enregistrement W4387815881 · doi:10.14201/candb.v12i165-167

Atmospheric Moon River

2023· article· en· W4387815881 sur OpenAlexaffabout
Matthew S. Rader

Notice bibliographique

RevueCanada and Beyond A Journal of Canadian Literary and Cultural Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEcocriticism and Environmental Literature
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoetryContext (archaeology)BeautyDramaHollywoodHistoryAestheticsSociologyArtLiteratureArt historyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

These two long poems address both embodied and encultured experiences of climate change in the Kelowna region of the Okanagan Valley and the Salmon Arm region of the Shuswap in the British Columbia southern interior. Both poems grapple with the fear of future-oriented thinking in a time of climate catastrophe while registering the long historical dimensions that inform that present fear.
 “Atmospheric Moon River” examines desire and beauty in the context of torrential rain and flooding that resulted in the deaths of several humans and many hundreds of farm animals. The poem updates old questions about the ethics of aesthetics when it comes to suffering in the present environmental context. The poem also draws a line from the first erotic love poem in English to the work of cultural theorists such as Michel Foucault and Judith Butler and “classic” Hollywood cinema. 
 “Sweet Air” links a story of personal illness and the loss of reproductive potential to the drama and climate anxiety of dramatically unseasonable weather. In “Sweet Air” the interlocutor of the poem has portions of her fallopian tubes removed to protect her from future illness resulting in the loss of an imagined future. That loss plays out against the backdrop of climate uncertainty and the resulting troubling of broader imagined futures. 

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,683
Score d'incertitude au seuil0,773

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,175 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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