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Enregistrement W4399608742 · doi:10.58532/v3bblt2p2ch10

THE QUEBEC NOVEL IN MULTI PERSPECTIVES

2024· book-chapter· en· W4399608742 sur OpenAlexaboutno aff
Ms. Banu Priya A, K. Thiyagarajan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdeologyNationalismPoliticsIdentity (music)SociologyHistoryAestheticsMedia studiesGender studiesHumanitiesArtPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

THE QUEBEC NOVEL of the last decade in many ways radically different from those of present -classic texts of the 1960s that first attracted the attention of American critics. Those novels seemed borne on the wave of a new sense of national identity associated with Quebec’s Quiet Revolution. A bursting of the forth creative activity made names like Marie-Claire Blais, Hu-bert Aquin, Michel Tremblay, Jacques Godbout, Anne Hébert, and Réjean Ducharme familiar even to an American public. Together, these writers produced a sense of a lively new Quebec, satirizing the complacent of old ways and looking toward new, even revolutionary forms of political and artistic expression. Following closely on their heels, a generation of feminists translated this sense of newly-emerging identity from nationalism to gender, and writers like Nicole Brossard, France Theoret, Madeleine Gag- non, and Louky Bersianik became the spokespersons for an active feminist movement that broke with traditional generic models and experimented with language as a means of representing difference. Emerging from a remarkably close-knit intellectual community located primarily in Montreal, the major Quebec novelists of the 1960s and 1970s seemed to share similar concerns, often ideological as well as artistic, and to participate in a homogeneous society, whereas one undergoing rapid change.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,740

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0250,011
Communication savante0,0110,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,233 · 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.

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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