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Enregistrement W1483107805 · doi:10.24908/ss.v12i4.4764

Making Up Soldiers: The Role of Statistical Oversight and Reactive Path Dependence in the Effectiveness of Canada’s WWII Mobilization Program 1940-1943

2014· article· en· W1483107805 sur OpenAlexafffundabout
Scott Thompson

Notice bibliographique

RevueSurveillance & Society · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésMobilizationLegislationWorld War IIGovernment (linguistics)Political sciencePublic administrationState (computer science)Social mobilizationPath (computing)Political economyEconomic growthLawSociologyPoliticsEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper demonstrates the relationship between specific surveillance technologies and state actors’ capacity to assert governmentally ascribed social categories, and their associated performances, onto individuals and populations. During the Second World War in Canada, the government passed legislation to conscript individuals into the Armed Forces. The program commenced in 1940, mandating a registration of all those over the age of sixteen. The conscription of men classified to be “mobilized” began soon after, however, the effectiveness of the National Registration and mobilization system to conscript these identified individuals increased dramatically with the adoption of a new set of surveillance technologies in March 1942. These changes led to significant increases in the number of men that were conscripted per month after 1942, pointing to the capacity of these new policies and technologies to assert greater statistical oversight over system staff and its targeted populations. These surveillant practices and technologies also prompted the development of a form of reactive path dependence. Together, these two points served as key factors which worked to alter the observable performances of individuals classified for conscription.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,483

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0140,019
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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