Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data

Autor Andrew Piper

0.0 z 5 hvězdiček 0 hodnocení čtenářů

Kniha ( měkká vazba )

Dostupné u dodavatele
Doručení Do 25. 3. předáme dopravci
Osobní odběr ZDARMA ( Vyberte prodejnu )

Do košíku

594 Kč s DPH
Jsme transparentní

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 99 Kč dárek zdarma v hodnotě 19 Kč

E-shopové listy

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 1499 Kč dárek zdarma v hodnotě 459 Kč

Šéf - biografie Zdeňka Pohlreicha

Předobjednejte si pokračování série Hříšné hry a získejte dvě sběratelské Dobré záložky s hlavními postavami Genevieve a Rowinem, které jsou samostatně neprodejné! Více informací

K tomuto produktu zákazníci kupují

100 Novels That Changed the World

Colin Salter
0.0 z 5 hvězdiček
pevná vazba

649 Kč

Do košíku

Předchozí Následující

This Element tackles the problem of generalization with respect to text-based evidence in the field of literary studies. When working with texts, how can we move, reliably and credibly, from individual observations to more general beliefs about the world? The onset of computational methods has highlighted major shortcomings of traditional approaches to texts when it comes to working with small samples of evidence. This Element combines a machine learning-based approach to detect the prevalence and nature of generalization across tens of thousands of sentences from different disciplines alongside a robust discussion of potential solutions to the problem of the generalizability of textual evidence. It exemplifies the way mixed methods can be used in complementary fashion to develop nuanced, evidence-based arguments about complex disciplinary issues in a data-driven research environment.