Biography and turning points in Europe and America
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Advancing the dialogue on turning points ~ Karla B. Hackstaff Unpacking biographical narratives: investigating stories of artistic careers in Northern Jutland, Denmark ~ Feiwel Kupferberg Turning points in the life course: a narrative concept in professional bifurcations ~ Catherine Negroni Conjugal separation and immigration in the life course of immigrant single mothers in Quebec ~ Ana Gherghel and Marie-Christine Saint-Jacques Migration biography and ethnic identity: on the discontinuity of biographical experience and how turning points affect the ethnicisation of biography ~Thea D. Boldt Biographical structuring through a critical life event: parental loss during childhood ~ Gerhard Jost Decisive turning points in life trajectories of violence among young men in the barrios of Caracas: the initiation and biographical reconversion to non-violent lifestyles ~ Veronica Zubillaga The turning points of the single life course in Budapest, Hungary ~ Agnes Santha Complicating actions and complicated lives: raising questions about narrative theory through an exploration of lesbian lives ~ Nikki Ward Religious conversion as a biographical turn/ing: the case of Orthodox believers in contemporary Russia ~ Liana Ipatova Conclusion: theorising turning points and decoding narratives ~ Feiwel Kupferberg.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».