Bibliographic record
Abstract
Từ hướng tiếp cận chủ yếu theo thi pháp học và vận dụng các phương pháp phù hợp, bài viết nghiên cứu người lính với ký ức chiến tranh trong tiểu thuyết Chu Lai. Người lính ở đây là người tham gia cuộc chiến, là nhân chứng lịch sử, là “người mang ký ức”. Ký ức ấy liên tục đối thoại với hiện tại. Có ba lớp ký ức chủ đạo: Ký ức lãng mạn - sử thi; Ký ức hiện thực, phơi bày sự khốc liệt của chiến tranh; 3, Ký ức hậu chiến với những khủng hoảng tinh thần... Bài viết góp phần mở ra một cách nhìn khoa học về tiểu thuyết Chu Lai, gợi hướng nghiên cứu liên ngành trong tiếp cận tiểu thuyết về chiến tranh. Kết quả nghiên cứu cũng sẽ được vận dụng vào thực tiễn tiếp nhận, dạy - học văn học về đề tài chiến tranh.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.040 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".