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Enregistrement W4392079594 · doi:10.1515/9781787443921

Gained Ground

2018· book· en· W4392079594 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBoydell and Brewer eBooks · 2018
Typebook
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueShort Stories in Global Literature
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Compares the cultural productions of Canada and the US - literature, but also film, opera, and even theme parks - providing a reassessment of Canadian Studies within a comparative framework. Since the elections of Donald Trump and Justin Trudeau, unprecedented international attention is being drawn to the differences between the United States and Canada. This timely volume takes a close comparative look at the national imaginaries of the two countries. In its analyses of the two countries' cultural productions - literature, but also film, opera, and even theme parks - it follows the approach of Comparative North American Studies, which has been significantly advanced by Reingard M. Nischik's work over recent decades. Featuring such illustrious contributors as Linda Hutcheon, Sherrill Grace, and Aritha van Herk, the volume considers the works of writers such as MargaretAtwood, whose concern with both countries' identities is well known, but also offers surprising new insights, for example by comparing writing by Edgar Allan Poe with Canadian Yann Martel's novel Life of Pi and Nobel Prize-winning author Alice Munro's work with that of the American graphic novelist Alison Bechdel. Contributors: Margaret Atwood, Shuli Barzilai, Julia Breitbach, Jutta Ernst, Florian Freitag, Marlene Goldman, Sherrill Grace, Michael and Linda Hutcheon, Bettina Mack, Silvia Mergenthal, Claire Omhovère, Katja Sarkowsky, Aritha van Herk. Eva Gruber is Assistant Professor of American Literature at the University of Konstanz. Caroline Rosenthal is Professor of American Literature at the University of Jena.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,181 · 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.

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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