The place of many faces : the images of a university in contemporary literature
Notice bibliographique
Résumé
The article shows the university as an institution, as well as a place where one gains experience, in the optics of contemporary autobiographical novels: Lost in translation by Eva Hoffman, "My zdies’ emigranty" by Manuela Gretkowska, and a novel "The Ministry of Pain" by Dubravka Ugresić, in which there are some signs of autobiographical inspirations. Even though the university is not a very important place for the action of the mentioned books, it is significant for the characters. For Hoffman, American universities (firstly Rice, then Cambridge) were the places, where she felt comfortable, not as a stranger (as she did most of her life in Canada). For Gretkowska the university had only an official, institutional image: it constricted her scientific interests by the major she chose, so she needed to find some consensus in her life. The most complicated situation was the one of Tanja Lucić - the main character of "The Ministry of Pain". For her, official relations mixed up with the private ones, and personal problems connected with the civil war trauma, complicated her life and made the university a place of recovery after a difficult experience of losing the fatherland. The article sums up these very different points of view as an interesting collage of the university experiences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,065 |
| Communication savante | 0,021 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».