MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6986712911

Quietly, Loving Everyone: Early Stories

2022· dissertation· en· W6986712911 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeStorytellingDignityRace (biology)Respite careSister
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The stories in my thesis collection, Quietly, Loving Everyone: Early Stories, explore characters at the beginning, middle, and end of relationships; with lovers, friends, family, and themselves. My collection explores a balance between the narrative arc of minimalist fiction with the content of existential-humanist stories, while also blending earnestness with humour. These stories raise questions about the growing concern with the Anthropocene, the shroud of mystery surrounding chronic illness, the rising rate of suicide, and modes of infidelity among polyamory and hook-up culture. In a mode that occasionally borders on the metafictional, this collection explores the potential of narrative, of how it can both shield us from reality, and shape it too. \nIn “Ulcers and Auras,” the protagonist, Purdy O’Connor, reimagines the grieving process and reconciles how little is known about autoimmune diseases with his recent diagnoses, all while daydreaming of a platoon of ulcers taking over the city of Montreal. In “Hotel Viviane,” the titular protagonist takes a road trip with her older sister to visit Race Point Lighthouse, then years later tries to make sense of her sister’s sudden suicide. Underlying all these stories is a sense that something imminent and foreboding is around the corner; yet I hope to create a respite for my readers with moments of levity and keen observation. Despite their flaws, shortcomings, and grievances, you may still come to quietly love these characters.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0170,014
Communication savante0,0130,013
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0030,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,295 · 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
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSpectrum Research Repository (Concordia University)→Même sujetEmpathy and Medical Education→Travaux en français237 207→