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Enregistrement W6887969940 · doi:10.18130/v3tf6h

A Field of Magpies: Disciplinary Emergence as Modus Vivendi in English Studies

2013· article· en· W6887969940 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLibra · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUniversity Challenges and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParagraphDisciplineField (mathematics)GlobeSummonsTRACE (psycholinguistics)ScholarshipInterpretation (philosophy)Reading (process)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our summons to draw “Lessons from the Past: The Emergence of University English” evokes, inescapably, some prominent institutional dimensions. These deserve such careful attention at present that I must acknowledge them in starting and, although the following discussion will chiefly trace out other dimensions of the topic, must return to them in closing as well. To the extent that “University English” involves matters such as organizational authority and clout, departmental viability and adaptation, the task of an institutional analysis will be to refine and extend inquiries that peaked a quarter-century ago when a handful of talented literary scholar-critics, sniffing if not biting the hand that fed them, applied their talents to assessing the institutional structure that sustains professional study of English.1 Especially amid the company I’m to keep in these pages, I have just enough awareness of the variance obtaining among institutional arrangements across the years and around the globe to sense how shakily I grasp even the conditions outside the USA that are best known to me, those in the UK and Canada. An aspirant to general overview who knows as little as I do about a world of anglophone institutional histories – one that embraces, most saliently, the several distinct histories comprised by Australasia – had better study silence first. -1st paragraph of text

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0130,053
Communication savante0,0140,012
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,301 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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