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Enregistrement W4411063282 · doi:10.29173/jjs114

Class Acts

2025· article· en· W4411063282 sur OpenAlexaffvenue
Rob Breton

Notice bibliographique

RevueJournal of Juvenilia Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLaw in Society and Culture
Établissements canadiensNipissing University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper explores the teaching of juvenilia in the context of an ongoing crisis in the humanities, arguing the need to introduce university students to the study of child writing by including it when studying non-juvenile texts, as distinct from staging a separate course on it. It offers examples of teaching John Ruskin’s juvenilia with his mature work but also with romanticism more generally. Ruskin’s early poetry can be read as evasive, the young writer cutting himself off from examining his feelings as they emerge in the writing process, especially as he documents what might be very personal topics such as his interactions with his parents and his developing maturation. The paper argues that students reading Ruskin’s juvenilia will have insights into The King of the Golden River, a mature work, and the masculinities it represents because it too refuses to pursue difficult themes. In a similar way, his juvenilia can be used in the undergraduate classroom to enhance understandings of romanticism in that the evasiveness in Ruskin’s poetry can be read as the consequence of Ruskin’s reading of the romantics and especially the image of the romantic child as developed in Wordsworth’s verse. Though the paper is on pedagogy and juvenilia, most of it consists of an analysis of Ruskin’s early verse.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,795
Score d'incertitude au seuil0,387

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,351 · 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
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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