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Enregistrement W2007409246 · doi:10.1353/can.2012.0041

‘When I was your age’: Bearing Witness in Holocaust Education in Montreal

2012· article· en· W2007409246 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Stacey Zembrzycki, Steven High

Notice bibliographique

RevueCanadian Historical Review · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueOral History, Memory, Narrative Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWitnessHumanitiesThe HolocaustPolitical scienceArtLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

If Holocaust survivor testimony has been the subject of enormous public attention, the educational activism of these survivors has been largely overlooked. Recorded interviews, like public testimonies, have tended to focus on their wartime experiences and specifically the violence they endured. Consequently, little time has been spent exploring their postwar lives and the central role that many have played in Holocaust education. Taking survivors’ work seriously allows us to view testimony from a different angle. The reasons they bear witness and how their stories touch and inform those who listen to them become just as significant as what is said. Les témoignages des survivants de l’Holocauste ont reçu une énorme attention publique, mais on a largement ignoré leur l’activismeéducationnel. Les entretiens enregistrés avec eux, comme leurs témoignages publics, ont eu tendance à porter sur leurs expériences des années de guerre et, plus précisément, sur la violence qu’ils ont subie. Par conséquent, on s’est peu soucié de leur vie après la guerre et du rôle central que plusieurs d’entre eux ont joué pour nous éduquer au sujet de l’Holocauste. Prendre le travail des survivants au sérieux, nous permet de voir les témoignages sous un autre angle. Les raisons pour lesquelles ces gens témoignent et les manières dont leurs récits touchent et informent ceux qui les écoutent deviennent tout aussi importantes que ce qu’ils disent.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,436

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0270,009
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,001

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations6
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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