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Enregistrement W178434242 · doi:10.7916/d8qz28jf

Knowledge, Access, and Resistance: A Conversation on Librarians and Archivists to Palestine

2013· article· en· W178434242 sur OpenAlexaboutno aff
Vani Natarajan, Hannah Mermelstein

Notice bibliographique

RevueColumbia Academic Commons (Columbia University) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJewish and Middle Eastern Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalestineConversationResistance (ecology)Work (physics)Political scienceWest bankLibrary scienceMedia studiesSociologyHistoryEngineeringAncient history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In June 2013, 16 librarians and archivists traveled to Palestine to connect with Palestinian librarians, archivists, activists, and organizers, to learn more about their struggles and their work. We came from the U.S., Canada, Sweden, Trinidad and Tobago, and U.K./Palestine. We were public, academic, and school librarians; movement archivists; artists; and activists. We spent eight days traveling throughout the West Bank and ’48. In the few days that followed, participants went off on their own to participate in follow-up meetings and to connect with people we hadn’t had time to meet during the first week. We reconvened at the end for a public event in Ramallah. Most of us did not know each other beforehand. Hannah has led many delegations in Palestine over the past decade, but this was the first specifically with librarians and archivists. Vani traveled to Palestine with an LGBTQ delegation in January 2012. Both live in New York and work with Adalah-NY: The New York Campaign for the Boycott of Israel. For this article, we sat down in August 2013 to reflect on the Librarians and Archivists to Palestine delegation. We recorded and transcribed our conversation, and edited and rearranged it slightly for the sake of clarity. It should be noted that we often refer to the U.S. in our conversation, because this is the context within which the two of us work. Not everyone from the delegation lives in the U.S.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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