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Enregistrement W1976686983 · doi:10.2307/3092432

Ties That Bind, Ties That Divide: 100 Years of Hungarian Experience in the United States

2002· article· en· W1976686983 sur OpenAlexaff
N. F. Dreisziger, Julianna Puskás, Zora Ludwig

Notice bibliographique

RevueJournal of American History · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationEthnic groupIdeologyHistoryPublishingSubject (documents)GenealogySociologyGender studiesPolitical sciencePoliticsLawAnthropologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Hungarian community of the United States emerged during the last decades of the nineteenth century and flourished throughout much of the twentieth. Scholarly historical writing about this community, however, did not start to surface until nearly a century after its birth. When such works began to appear, the best came not from its members, but from a historian in Hungary, Julianna Puskás. After publishing a number of specialized articles and monographs, she has presented us with an overview of the subject, which is one of the volumes in the Ellis Island series of American immigration and ethnic histories. From the 1880s to the 1960s, Hungarians came to the United States in relatively large numbers. They brought with them their customs, culture, traditions—along with their religious, linguistic, class, occupational, and ideological ties. Their immigrant experiences reinforced some of those and weakened others. Still other bonds were developed by the newcomers after their arrival in America. Those bonds gave rise to what we might call sub-ethnic identities, which, according to Puskás, were particularly abundant and marked among the people who came to the United States from Hungary. All in all, the ties served both to bind and to divide—in a complex and ever-changing manner—the communities that immigrants from Hungary established here. The story of their interplay is told in this book in an effective and highly readable manner.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0240,011
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,203 · 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.

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

Citations13
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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