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Enregistrement W4391398944 · doi:10.3138/9781487541378-003

Introduction: Dostoevsky and the Novel in Modernity

2021· book-chapter· en· W4391398944 sur OpenAlexaboutno aff
Katherine Bowers, Kate Holland

Notice bibliographique

RevueUniversity of Toronto Press eBooks · 2021
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRussian Literature and Bakhtin Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJohns Hopkins UniversityNorthwestern UniversityPrinceton University
Mots-clésModernityHistoryAestheticsPhilosophyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is the introduction to the volume, Dostoevsky at 200: The Novel in Modernity, published in 2021 by University of Toronto Press. Marking the bicentenary of Dostoevsky's birth, Dostoevsky at 200: The Novel in Modernity takes the writer's art – specifically the tension between experience and formal representation – as its central theme. While many critical approaches to Dostoevsky's works are concerned with spiritual and philosophical dilemmas, this volume focuses instead on questions of design and narrative to explore Dostoevsky and the novel from a multitude of perspectives. Contributors situate Dostoevsky's formal choices of narrative, plot, genre, characterization, and the novel itself within modernity and consider how the experience of modernity led to Dostoevsky's particular engagement with form. Conceived as a forum for younger scholars working in new directions in Dostoevsky scholarship, this volume asks how narrative and genre shape Dostoevsky's works, as well as how they influence the way modernity is represented. Of interest not only to readers and scholars of Russian literature but also to those curious about the genre of the novel more broadly, Dostoevsky at 200 is pathbreaking in its approach to the question of Dostoevsky's contribution to the novel as a form.

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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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,905

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,200 · 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
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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