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Can We Be Wrong? the Problem of Textual Evidence in a Time of Data
Verlag: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Sprache: Englisch
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Can We Be Wrong? the Problem of Textual Evidence in a Time of Data
Verlag: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Sprache: Englisch
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Can We Be Wrong? the Problem of Textual Evidence in a Time of Data (Paperback or Softback)
Verlag: Cambridge University Press 11/19/2020, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Sprache: Englisch
Anbieter: BargainBookStores, Grand Rapids, MI, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data (Elements in Digital Literary Studies)
Verlag: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Sprache: Englisch
Anbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
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Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data (Elements in Digital Literary Studies)
Verlag: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Sprache: Englisch
Anbieter: California Books, Miami, FL, USA
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Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data (Paperback)
Verlag: Cambridge University Press, Cambridge, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Sprache: Englisch
Anbieter: Grand Eagle Retail, Fairfield, OH, USA
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: new. Paperback. 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. 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. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data (Elements in Digital Literary Studies)
Verlag: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Sprache: Englisch
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data (Elements in Digital Literary Studies)
Verlag: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Sprache: Englisch
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data
Verlag: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Sprache: Englisch
Anbieter: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irland
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Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data (Elements in Digital Literary Studies)
Verlag: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Sprache: Englisch
EUR 36,53
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Can We Be Wrong? the Problem of Textual Evidence in a Time of Data
Verlag: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Sprache: Englisch
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Can We Be Wrong? the Problem of Textual Evidence in a Time of Data
Verlag: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Sprache: Englisch
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data
Verlag: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Sprache: Englisch
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
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Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data (Elements in Digital Literary Studies)
Verlag: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Sprache: Englisch
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data
Verlag: Cambridge University Press Nov 2020, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: 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.
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Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data (Paperback)
Verlag: Cambridge University Press, Cambridge, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Sprache: Englisch
Anbieter: CitiRetail, Stevenage, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: new. Paperback. 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. 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. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
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Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data (Paperback)
Verlag: Cambridge University Press, Cambridge, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Sprache: Englisch
Anbieter: AussieBookSeller, Truganina, VIC, Australien
Verkäuferbewertung 3 von 5 Sternen
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: new. Paperback. 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. 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. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
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In den WarenkorbKartoniert / Broschiert. Zustand: 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.
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Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data
Verlag: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Sprache: Englisch
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data
Verlag: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Sprache: Englisch
Anbieter: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 25,22
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