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Enregistrement W2149526018 · doi:10.12759/hsr.34.2009.1.22-48

Oral History as Process-generated Data

2009· article· de· W2149526018 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSocial Science Open Access Repository (GESIS – Leibniz Institute for the Social Sciences) · 2009
Typearticle
Languede
DomaineArts and Humanities
ThématiqueOral History, Memory, Narrative Analysis
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOral historyInterviewOralityDialogicActive listeningInterpretation (philosophy)Process (computing)PsychologySociologyEpistemologyLinguisticsComputer sciencePedagogyCommunicationAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dieser Artikel beschreibt den Gebrauch (archivierter) Oral Histories als prozess-generierte Daten. Er erklärt, wie SozialwissenschafterInnen solchen Daten sachkundig lokalisieren und benutzen, und wie sie die Eigenschaften solcher Daten systematisch und effektiv beurteilen können. Der Artikel beschreibt Oral History als eine Methode und als eine Quellen- bzw. Datenform; er beschreibt Gesichtspunkte der Oral History, die die Datenanalyse und -interpretation beeinflussen, einschließlich Projektdesign, Aufnahmetechnologie, Interviewstrategien, Interviewerfähigkeiten und -training, die Beziehung zwischen Interviewer und Interviewpartner und die dialogische Konstruktion der Quellen, rechtliche und ethische Aspekte, Zusammenfassungen und Transkripte sowie die Oralität der Quellen und die Bedeutung, sich die Quellen anzuhören. Der Artikel problematisiert dann den Gebrauch von Oral History als Quellen, indem Subjektivität, Erinnerung, Retrospektivität und Narrativität erörtert und die Bedeutungen, Werte und Gültigkeit solcher Daten untersucht werden.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0500,026
Communication savante0,0140,022
Science ouverte0,0300,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,228
Tête enseignante GPT0,434
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