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Synopsis
This Element tackles the problem of generalization with respect to text-based evidence in the field of literary studies.
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À propos de l?auteur
Andrew Piper is Professor and William Dawson Scholar in the Department of Languages, Literatures, and Cultures at McGill University. He is the director of .txtLAB, a laboratory for cultural analytics, and editor of the Journal of Cultural Analytics. He is also the author of Enumerations: Data and Literary Study (Chicago 2018).
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Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data (Elements in Digital Literary Studies)
Edité par
Cambridge University Press, 2020
ISBN 10 : 1108926207
ISBN 13 : 9781108926201
Neuf
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CAN WE BE WRONG THE PROBLEM OF TEXTUAL
Edité par
Cambridge University Press, 2020
ISBN 10 : 1108926207
ISBN 13 : 9781108926201
Neuf
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Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data
Edité par
Cambridge University Press, 2020
ISBN 10 : 1108926207
ISBN 13 : 9781108926201
Neuf
Paperback / softback
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Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data
Edité par
Cambridge University Press, 2020
ISBN 10 : 1108926207
ISBN 13 : 9781108926201
Neuf
Paperback
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Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data
Edité par
Cambridge University Press, 2020
ISBN 10 : 1108926207
ISBN 13 : 9781108926201
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Can We Be Wrong? the Problem of Textual Evidence in a Time of Data (Paperback or Softback)
Edité par
Cambridge University Press 11/19/2020, 2020
ISBN 10 : 1108926207
ISBN 13 : 9781108926201
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Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data (Elements in Digital Literary Studies)
Edité par
Cambridge University Press, 2020
ISBN 10 : 1108926207
ISBN 13 : 9781108926201
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Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data
Edité par
Cambridge University Press Nov 2020, 2020
ISBN 10 : 1108926207
ISBN 13 : 9781108926201
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Taschenbuch
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Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware - 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. N° de réf. du vendeur 9781108926201
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Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data
Edité par
Cambridge University Press, 2020
ISBN 10 : 1108926207
ISBN 13 : 9781108926201
Neuf
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Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data
Vendeur : moluna, Greven, Allemagne
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Etat : New. 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 general. N° de réf. du vendeur 395244269
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