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Enregistrement W6888549043 · doi:10.20381/ruor-25279

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2016· article· fr· W6888549043 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Ottawa - Library · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCaribbean and African Literature and Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSonnetBaroqueVanguard

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Don Luis de Góngora y de Argote, poète espagnol, a laissé en héritage au monde littéraire espagnol et aux littératures du monde en général, une œuvre marquante d’une importance majeure. Créateur du « gongorisme » à l’époque du baroque, Góngora se distingue par les difficultés qu’il pose sur le plan stylistique et au niveau de la compréhension, un style souvent qualifié d’obscur. Les jeux de mots ou calembours, les successions de concepts, d’antithèses, d’hyperboles, d’allusions mythologiques, de cultismes, de références humoristiques et de métaphores abondent dans l’œuvre gongorine, une œuvre qui ne peut être aimée par tous puisqu’elle nécessite de ses lecteurs certaines connaissances, en d’autres mots, une certaine culture. Dans l’article qui suit, nous proposons d’adapter en français canadien contemporain le magnifique sonnet « Mientras por compatir con tu cabello » dans le but de le faire lire et apprécier par une génération bien spécifique, soit la génération jeunesse des 13 à 19 ans. Nous croyons qu’il est primordial que cette génération soit exposée au génie et à la poésie gongorins. Trouver une façon de vulgariser l’œuvre du grand poète espagnol est une façon de lui rendre hommage à l’approche des célébrations qui marqueront dans une dizaine d’années les 400 ans de sa mort. Mais, c’est d’abord et avant tout un moyen de faire connaître sa poésie aux jeunes d’aujourd’hui, qui, nous pourrions croire, portent plus d’intérêt et d’attention aux nouvelles technologies qu’à la poésie baroque espagnole. Adapter Góngora représente donc un défi à relever.

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)0,003
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,012

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,151
Écart entre enseignants0,144 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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