Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,511 | 0,328 |
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.
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 ».