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Enregistrement W2175176467 · doi:10.1093/ahr/120.4.1458

Nile Green, editor.<i>Writing Travel in Central Asian History</i>.

2015· article· en· W2175176467 sur OpenAlexaff
Jeff Sahadeo

Notice bibliographique

RevueThe American Historical Review · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSouth Asian Studies and Conflicts
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTravel writingHistoryArt historyArtLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Writing Travel in Central Asian History, an eclectic collection that spans from the sixteenth to the twentieth century, offers contributions from historians, literary scholars, and ethnomusicologists. It focuses on outsider views from Great Britain, Germany, Russia, Persia, India, China, and Japan. Central Asia emerges as a “cultural contact zone” (1). The region attracted traders, diplomats, religious figures, and, later, geographers and travel writers. We gain a sense of the evolving goals of outside powers: Russian and Persian missions sought to halt a burgeoning slave trade; Indian princedoms sought allies; Chinese Qing bureaucrats sought to categorize and rule the peoples on the edge of their empire; German anthropologists sought an “Aryan heartland”; and the British worked to define geographic markers to their advantage in the nineteenth century “Great Game” with the tsarist empire. The bounds of Central Asia remain unclear. Apparently this region includes all lands between evolving polities of Persia, Russia, China, and India and spreads southward to some point in Afghanistan. Also, as the authors note, the travel writers barely focused on everyday Asian life among average peoples or the elite. Instead, travel writers’ words reflected the narrow interests outlined by their superiors who sent them on the missions, or their own correlation of Central Asia with their home culture. Missing from the collection are samples of travel writing prevalent in the nineteenth century that presented the region’s peoples as worthy of study, if only for their exoticism.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,010

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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