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Enregistrement W2127815446 · doi:10.1177/0305829815576820

Is all ‘I’ IR?

2015· article· en· W2127815446 sur OpenAlexaff
Sarah Naumes

Notice bibliographique

RevueMillennium Journal of International Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMiddle East and Rwanda Conflicts
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeNarrative networkNarrative criticismPopularityScholarshipEpistemologyNarrative inquiryInternational relationsField (mathematics)SociologySubject (documents)PoliticsPolitical sciencePsychologySocial psychologyLinguisticsComputer scienceLawPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Narrative approaches to International Relations have steadily increased in popularity in recent years. As narrative has gained further acceptance among other methodological traditions in International Relations, it has also provoked questions about the sort of restrictions that should be placed on academic writing in general and narrative writing in particular. Narrative approaches have faced challenges that ask whether they allow room for critique or if they necessarily turn into standpoint epistemologies. This author views narrative approaches as both valid and necessary in addition to the stable of other methods utilised in International Relations scholarship. However, in order for narratives to contribute effectively, they must be subject to critique. This article proposes two questions that both authors and readers should ask when engaging with narrative: 1) Does the narrative disrupt notions of congruity in political thought? Does it bring to light contradictions that may otherwise be ignored? 2) Does the narrative make room to incorporate those who have been excluded from political science discourse? Through asking these questions, International Relations scholars who utilise narrative approaches can open the field to novel lines of inquiry.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0060,021
Communication savante0,0110,015
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,005

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 Opus0,168
Tête enseignante GPT0,403
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 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations18
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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