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Enregistrement W7015484358

Stalin’s Daughter by Rosemary Sullivan. An Interview on Memory

2016· article· en· W7015484358 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDialnet (Universidad de la Rioja) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSoviet and Russian History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDaughterBiographyQueen (butterfly)MemoriaContext (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article deals with Canadian biographer Rosemary Sullivan, one of the most important voices in Canadian literature. Stalin’s Daughter (2015) is a biography of the woman who tried to free herself from the terrible weight of being the daughter of a dictator. Memory is an essential element in Svetlana Stalin’s life, as in all those who knew her. In a sustained effort to understand Svetlana, Sullivan explored archives (including the KGB), travelled to the places where Svetlana had lived, asked questions of those who had met her. She reconstructed the life of Svetlana in a passionate and deeply researched biography. The article contains Sullivan’s answers to questions asked during a skype interview.Stalin’s Daughter di Rosemary Sullivan: un’intervista sulla memoriaL’articolo si riferisce alla canadese Rosemary Sullivan, una delle voci più importanti in Canada. La figlia di Stalin (2015) è la biografia di una donna che cercò di liberarsi da un peso terribile: essere la figlia del dittatore Stalin. La memoria è elemento fondamentale nella vita di Svetlana Stalin e nel libro. Sullivan, in un tentativo, riuscito, di capire la vera Svetlana, ha lavorato negli archivi (anche del KGB), è andata nei luoghi dove visse Svetlana, ha interrogato chi l’aveva conosciuta. Sullivan ha ricostruito la vita di Svetlana Stalin, una biografia appassionante e altamente documentata. L’articolo pubblica inoltre alcune risposte di Rosemary Sullivan a domande poste via skype.

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)0,005
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,878
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0220,007
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,254 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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