Importo totale (1 articolo articoli):
Destinazione ordine:
wrong problem textual evidence di piper andrew (22 risultati)
Vai alla pagina principale dei risultati di ricerca
Filtri di ricerca
Tipo di articolo
- Tutti i tipi di prodotto
- Libri (22)
- Riviste e Giornali (Nessun altro risultato corrispondente a questo perfezionamento)
- Fumetti (Nessun altro risultato corrispondente a questo perfezionamento)
- Spartiti (Nessun altro risultato corrispondente a questo perfezionamento)
- Arte, Stampe e Poster (Nessun altro risultato corrispondente a questo perfezionamento)
- Fotografie (Nessun altro risultato corrispondente a questo perfezionamento)
- Mappe (Nessun altro risultato corrispondente a questo perfezionamento)
- Manoscritti e Collezionismo cartaceo (Nessun altro risultato corrispondente a questo perfezionamento)
Condizioni Maggiori informazioni
- Nuovo (20)
- Come nuovo, Ottimo o Quasi ottimo (2)
- Molto buono o Buono (Nessun altro risultato corrispondente a questo perfezionamento)
- Discreto o Mediocre (Nessun altro risultato corrispondente a questo perfezionamento)
- Come descritto (Nessun altro risultato corrispondente a questo perfezionamento)
Legatura
- Tutte
- Rilegato (Nessun altro risultato corrispondente a questo perfezionamento)
- Brossura (22)
Ulteriori caratteristiche
- Prima ed. (Nessun altro risultato corrispondente a questo perfezionamento)
- Copia autograf. (Nessun altro risultato corrispondente a questo perfezionamento)
- Sovracoperta (Nessun altro risultato corrispondente a questo perfezionamento)
- Con foto (7)
- Non Print on Demand (18)
Lingua (1)
Prezzo
- Qualsiasi prezzo
- Inferiore a EUR 20 (Nessun altro risultato corrispondente a questo perfezionamento)
- EUR 20 a EUR 45
- Superiore a EUR 45
Spedizione gratuita
Paese del venditore
Valutazione venditore
-
Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data (Elements in Digital Literary Studies)
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Da: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 21,74
Spedizione EUR 3,40
Spedito in U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New.
-
Can We Be Wrong? the Problem of Textual Evidence in a Time of Data
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 23,79
Spedizione EUR 2,25
Spedito in U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: As New. Unread book in perfect condition.
-
Can We Be Wrong? the Problem of Textual Evidence in a Time of Data
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 25,95
Spedizione EUR 2,25
Spedito in U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New.
-
Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, GB, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Da: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 28,28
Spedizione gratuita
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
Aggiungi al carrelloPaperback. Condizione: New. 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.
-
Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data (Elements in Digital Literary Studies)
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Da: Majestic Books, Hounslow, Regno Unito
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 28,07
Spedizione EUR 7,50
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 3 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. pp. 75.
-
Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data (Elements in Digital Literary Studies)
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 25,64
Spedizione EUR 13,83
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. In.
-
Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data (Elements in Digital Literary Studies)
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press 2020-08-31, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Da: Chiron Media, Wallingford, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 21,94
Spedizione EUR 17,88
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 4 disponibili
Aggiungi al carrelloPaperback. Condizione: New.
-
Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Da: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 29,50
Spedizione EUR 10,50
Spedito da Irlanda a U.S.A.Quantità: 4 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. 2020. Paperback. . . . . .
-
Can We Be Wrong? the Problem of Textual Evidence in a Time of Data
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 24,90
Spedizione EUR 17,32
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New.
-
Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data (Elements in Digital Literary Studies)
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
Condizione: New. pp. 75.
-
Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Da: Kennys Bookstore, Olney, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Condizione: New. 2020. Paperback. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
-
Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data (Elements in Digital Literary Studies)
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Da: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germania
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 36,11
Spedizione EUR 9,95
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 3 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. pp. 75.
-
Can We Be Wrong? the Problem of Textual Evidence in a Time of Data
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 29,02
Spedizione EUR 17,32
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: As New. Unread book in perfect condition.
-
Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data (Paperback)
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, Cambridge, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Da: CitiRetail, Stevenage, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 27,92
Spedizione EUR 42,71
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloPaperback. Condizione: 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.
-
EUR 29,40
Spedizione EUR 48,99
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 4 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: 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.
-
Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press Nov 2020, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
EUR 27,79
Spedizione EUR 60,68
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: 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.
-
Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, GB, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Da: Rarewaves.com UK, London, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 25,38
Spedizione EUR 75,03
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
Aggiungi al carrelloPaperback. Condizione: New. 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.
-
Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
EUR 33,75
Spedizione EUR 70,00
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data | Andrew Piper | Taschenbuch | Kartoniert / Broschiert | Englisch | 2020 | Cambridge University Press | EAN 9781108926201 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu.
-
Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data (Paperback)
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, Cambridge, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Da: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Paperback. Condizione: 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. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
-
Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Da: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 20,85
Spedizione EUR 11,54
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloPaperback. Condizione: Brand New. 75 pages. 8.75x6.00x0.25 inches. In Stock. This item is printed on demand.
-
Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Da: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 26,63
Spedizione EUR 14,07
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloPaperback / softback. Condizione: New. This item is printed on demand. New copy - Usually dispatched within 5-9 working days.
-
Can We Be Wrong? The Problem of Textual Evidence in a Time of Data (Paperback)
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, Cambridge, 2020
ISBN 10: 1108926207 ISBN 13: 9781108926201
Da: AussieBookSeller, Truganina, VIC, Australia
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 45,10
Spedizione EUR 31,56
Spedito da Australia a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloPaperback. Condizione: 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. This item is printed on demand. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
