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Enregistrement W2138761324 · doi:10.1111/j.1467-8373.2007.00332.x

From Sabang to Merauke: Nationalist secession movements in Indonesia

2007· article· en· W2138761324 sur OpenAlexaff
David Webster

Notice bibliographique

RevueAsia Pacific Viewpoint · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian Studies and History
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNationalismSecessionGrievanceIndependence (probability theory)Context (archaeology)IndonesianCollective identityIdentity (music)DemocracyNationalist MovementPolitical economyIslamPolitical scienceSociologyGender studiesLawHistoryPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Popular movements in Aceh and Papua seeking separation from Indonesia must be understood in the context of earlier nationalist movements in history, including Indonesia's own movement for independence from the Netherlands. Movements in Aceh and Papua have built a sense of identity, considering themselves to be ‘notion‐states’ even if they are not yet nation‐states. This process parallels Indonesian identity formation in the early twentieth century. Aceh originally combined local, Indonesian and Islamic identities, but intrusion by central government institutions sparked a defensive nationalist reaction, which was stimulated further by uneven economic development and by repressive tactics by the centre. Papua was incorporated into Indonesia by means that led local people to believe they had been denied their right to self‐determination, spurring a historical sense of grievance and a collective identity of shared suffering much like that in Aceh. By the end of Sukarno's Guided Democracy and Suharto's New Order, both territories had passed a point of no return in their nationalism. Repressive tactics have failed to contain aspirations for independence; a new approach based on dialogue is needed.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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