Cities in Literature: Paris 0
Notice bibliographique
Résumé
You’re invited to wander the streets of Paris with France’s literary greats. Weaving a remarkable collection from the very best romantic writers, tales of love, loss, and laughter never felt so good.With classics such as Victor Hugo’s ‘The Hunchback of Notre Dame’ and Gaston Leroux ‘The Phantom of the Opera’, you’ll peak behind the scenes at some of the West End’s most remarkable musicals.But it’s not all rosy and bright. In 18th-century France, Charles Dicken’s ‘A Tale of Two Cities’ and Émile Zola’s ‘Nana’ portrays the harsh and raw reality for some of society’s most struggling protagonists. This collection will leave you questioning wealth and worth at a time when struggles were rife.Ideal for fans of ‘Les Misérables’ starring Eddie Redmayne, Hugh Jackman, and Anne Hathaway, this unmissable collection is a must-read for French history, art, and culture fanatics.Gaston Leroux (1868-1927) was a French journalist and author of detective fiction. He is best known for writing the epic novel ‘The Phantom of the Opera’, now a musical masterpiece by Andrew Lloyd Weber.Gustave Flaubert (1821-1880) was a French novelist and pioneer of literary realism. His work spans ‘Madame Bovary’, ‘Sentimental Education’, and ‘Three Tales’.Victor Hugo (1802 1885) was a Romantic writer and politician. Celebrated for his internationally renowned epic novel, adapted into the Academy Award-Winning film, ‘Les Misérables’, his literary output also includes ‘The Hunchback of Notre Dame’.Émile Zola (1840-1902) was a French novelist, playwright, and one of the most influential writers of French naturalism. Zola’s best-known works include ‘Germinal’, ‘Nana’, and ‘Work’.Celebrated as one of the greatest novelists of the Victorian era, Charles Dickens (1812-1870) was an English writer and social critic. His works include ‘Oliver Twist’, ‘A Christmas Carol’, and ‘Great Expectations’.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».