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Enregistrement W4404366789 · doi:10.5539/ells.v14n4p29

Feminism Between the Written and the Spoken Word

2024· article· en· W4404366789 sur OpenAlexvenueno aff
Rabab Abdelfattah

Notice bibliographique

RevueEnglish Language and Literature Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePoetry Analysis and Criticism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeminismWord (group theory)Computer scienceLinguisticsNatural language processingArtificial intelligenceSociologyGender studiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By evaluating the audience’s reaction to and involvement with feminism themes offered in both page poetry and spoken word poetry, the author attempts to determine which is best suited to reflect on these concerns, and what makes one a better communicative medium than the other. Both poetics and hermeneutics theories will be utilized to trace these variations in order to conduct an in-depth investigation of the work’s structures, form, and aesthetic qualities that would have particular impacts on the reader. The theories used will also allow the author to analyze the works under study’s verbal and nonverbal signals. Maya Angelou, Audre Lorde, and Jackie Hill Perry are the poets chosen for this research. They were chosen primarily for their reputation as feminists and civil rights activists, as well as for their fame in the realm of poetry. The three were well-known poets, yet their material took on distinct forms. The study reveals that, while page poetry excels in language, musical features, and more in-depth and original images, it does not thrive in public-opinion issues. When it comes to audience recognition and interaction, spoken word poetry is the most intimate and effective at generating a response, especially when it comes to women's issues. The paper's ultimate purpose is to have addressed a research gap in appraising spoken word poetry in this specific subject of critical themes.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,023
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,244 · 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
GenreEmpirique

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
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