MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4391193278 · doi:10.51644/9781771121484-001

Preface

2017· book-chapter· en· W4391193278 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueShort Stories in Global Literature
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I was first introduced to the writing of Margaret Laurence many years ago, when her children's book The Olden Days Coat was published in 1979.Only eight years old, I was enthralled by the book and the protagonist Sal's travel back in time to meet her own grandmother at her age.What would it be like, I thought, to be able to do the same and meet my own grandma when she was my age?Would we be fast friends?It was the first time that I would read a book and feel that the place and characters in it were my own: it took place on the Canadian prairies, and the characters were people who lived there, just like I did.Only two years later, the Canadian Broadcasting Corporation (CBC) film version of the book was released, with Megan Follows, who would later play Anne in Anne of Green Gables, in the lead role of Sal.Watching the film on CBC television became a family tradition each Christmas season for many years to come.I remember those evenings, the fireplace crackling and the icy wind blowing outside, much like the cold winters described in the story.In early January of 1987, when I was sixteen years old, my mother sat the family down at the breakfast table and sadly and emotionally announced that Margaret Laurence had died.Profoundly influenced by her writing, she made it known to us how important Canadian literature was, and how significantly Margaret Laurence was a part of it.A few years later, I began to take English courses at the University of British Columbia, and for the first time to read Laurence's corpus of writing.Yet my early introductions to the author's work and her influence on my mother and me always stayed with me.

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)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,489
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5110,328

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,198 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetShort Stories in Global Literature→Travaux en français237 207→