Notice bibliographique
Résumé
Narratives I chose to tell the stories in the first chapter – about Marcel in John Berger's novel, Eloi and Eulalia at Alto, the James Bay Cree and Inuit, the Yavapai Indians and the Bureau of Reclamation, and the Sioux – because they bring out, in various ways and more forcefully than would a general theoretical analysis, some important truths about how humans value and choose. In some, but not all of these stories, the protagonists are unusual; in their choices they were in a minority. But in the form of their valuing and choosing I believe they are not atypical. It might be thought that the attitude that informed the choices of Marcel and Eloi and Eulalia was a remnant or holdover of an attitude to money and commerce that was once common among the European peasantry. John Berger himself mentions the French peasant's “in-built resistance to consumerism.” Juliet Du Boulay talks of the Greek villager's “basic reluctance to buy and sell at all.” Two different studies of rural Spain describe “a deeply rooted feeling against commercial trading” (Susan Tax Freeman) and “a kind of shame in the pure market transaction” (William Christian). All these studies were done in the 1960s and 1970s. Ruth Behar writes that she too found that “something of [this] old European peasant ethic has remained intact” into the 1980s in the village she studied in Spain, at least among the older people.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,035 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».