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Enregistrement W95928891 · doi:10.1017/cbo9780511676246.009

Tracking the English novel in <i>Anna Karenina</i>: who wrote the English novel that Anna reads?

2010· book-chapter· en· W95928891 sur OpenAlexaff
Edwina Jannie Cruise

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2010
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueShakespeare, Adaptation, and Literary Criticism
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTracking (education)ArtComputer scienceLiteratureArtificial intelligenceHistoryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

England merits the title of most novelistic country … Nowhere does the novel thrive so readily as in England. Dozens of new novels come out every month. Fatherland Notes , 1866 Anna […] asked Annushka to bring out a little lamp, attached it to the armrest of her seat, and took a paper-knife and an English novel from her handbag. At first she was unable to read […] and [then] Anna began to read and to understand what she was reading […] Anna Arkadyevna read and understood, but it was unpleasant for her to read, that is, to follow the reflection of other people's lives. She wanted too much to live herself. When she would read about the heroine of the novel taking care of a sick man, she wanted to walk with inaudible steps round the sick man's room; when she would read about a Member of Parliament giving a speech, she wanted to give that speech; when she would read about how Lady Mary rode to hounds, taunting her sister-in-law and amazing everyone with her courage, she wanted to do it herself. But there was nothing to do, and so, fingering the smooth knife with her small hands, she forced herself to read. The hero of the novel was already beginning to achieve his English happiness, a baronetcy and an estate, and Anna wished to go with him to this estate, when suddenly she felt that he must be ashamed and that she was ashamed of the same thing. ( Anna Karenina , pt. 1, ch. 29: 99–100; PSS 18: 106–7)

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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,149 · 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

Citations17
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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