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Enregistrement W2138514784 · doi:10.1080/19434471003597431

Public events and the organization of autobiographical memory: An overview of the living‐in‐history project

2010· article· en· W2138514784 sur OpenAlexaff
Norman Brown, Peter J. Lee

Notice bibliographique

RevueBehavioral Sciences of Terrorism and Political Aggression · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueIdentity, Memory, and Therapy
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerrorismAutobiographical memoryPoliticsSpanish Civil WarNatural disasterWorld War IIPsychologyPopulationOral historyCollective memoryHistorySociologyPolitical scienceSocial psychologyGeographyDemographyCognitive psychologyLawAnthropologyRecall

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we summarize a cross‐national research programme, the Living‐in‐History Project, investigating the impact of war, terrorism and natural disaster on the organization of autobiographical memory. More specifically, the aims of this project were: (a) to develop a method for assessing the impact of public events on autobiographical memory; (b) to determine whether there are systemic group differences in the relationship between these two types of knowledge; and (c) to identify factors that are present when personal memory and historical memory become intertwined. This method was used to collect data from 18 samples located in nine countries. We conclude that wars (e.g. the civil war in Bosnia; World War II) and natural disasters (e.g. the Izmit Earthquake) spawn Historically defined Autobiographic Periods (H‐DAPs), but terrorist attacks (e.g. 9/11, the Second Intifada) and nonviolent political upheaval (the fall of the Soviet Union) do not. We also conclude that autobiographical memory and historical memory are interrelated only when public events dramatically alter the fabric of daily life, for a population, for an extended period.

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)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations53
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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