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Enregistrement W2314632006 · doi:10.1632/pmla.2015.130.5.1497

Historicizing Emotions in Berlin

2015· article· en· W2314632006 sur OpenAlexaboutno aff
Ute Frévert

Notice bibliographique

RevuePMLA/Publications of the Modern Language Association of America · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistory of Emotions Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyResearch centerCenter (category theory)Perspective (graphical)Library sciencePolitical scienceMedia studiesPublic relationsLawVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the last few years there has been a tremendous surge in research projects focusing on the history of emotions. Historians all over the world, from Australia to London, from Princeton to Madrid, from Canada to Paris, have started to examine emotions from a historical perspective. Among the many individual and collective projects, the Berlin Center for the History of Emotions holds a special place. Since its founding in 2008, a group of twenty to thirty historians have devoted their research efforts to the single but complex goal of historicizing emotions. As an integral part of the Max Planck Institute for Human Development, the center is sufficiently funded to carry out such basic research and will continue to do so for years. It offers superb working conditions, providing offices and excellent library resources to its pre- and postdoctoral fellows and organizing weekly seminars and a great number of international conferences with the participation of distinguished scholars. Furthermore, the center welcomes visiting researchers (who mostly bring their own funding) and invites them to actively participate in and contribute to ongoing debates and events. Together with three major Berlin universities (Free University, Humboldt University, Technical University), the center launched an International Max Planck Research School for graduate training. Every year, six graduate students are accepted to the program, which focuses on moral economies of modern societies, with an emphasis on moral emotions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,019
Communication savante0,0100,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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