‘This war for men’s minds’: the birth of a human science in Cold War America
Notice bibliographique
Résumé
The past decade has seen an explosion of work on the history of the human sciences during the Cold War. This work, however, does not engage with one of the leading human sciences of the period: linguistics. This article begins to rectify this knowledge gap by investigating the influence of linguistics and its concept of study, language, on American public, political and intellectual life during the postwar and early Cold War years. I show that language emerged in three frameworks in this period: language as tool, language as weapon, and language as knowledge. As America stepped onto the international stage, language and linguistics were at the forefront: the military poured millions of dollars into machine translation, American diplomats were required to master scores of foreign languages, and schoolchildren were exposed to language-learning on a scale never before seen in the United States. Together, I argue, language and linguistics formed a critical part of the rise of American leadership in the new world order - one that provided communities as dispersed as the military, the diplomatic corps, scientists and language teachers with a powerful way of tackling the problems they faced. To date, linguistics has not been integrated into the broader framework of Cold War human sciences. In this article, I aim to bring both language, as concept, and linguistics, as discipline, into this framework. In doing so, I pave the way for future work on the history of linguistics as a human science.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,050 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».