Race, Nation, and Empire in American History. Ed. by James T. Campbell, Matthew Pratt Guterl, and Robert G. Lee. (Chapel Hill: University of North Carolina Press, 2007. viii, 383 pp. Cloth, $65.00, ISBN 978-0-8078-3127-4. Paper, $22.50, ISBN 978-0-8078-5828-8.)
Notice bibliographique
Résumé
Some collections of essays are kept close by because they contain discrete essays on topics of interest. They are easy to find and grab. Others, like this book, contain essays that, gathered together, offer something new, important, and exciting. It is rare that a collection should be read cover to cover; this one should. Race, Nation, and Empire in American History is part of a recent spate of books that express the now-dated desire for the internationalization of American history through deliberate engagement with ideas of race and empire, rather than through a more vague sense of transnational context. This collection emerged from a 2003 Brown University conference on “Race, Globalization, and the New Ethnic Studies.” The book recalls the conference format with parts standing in for panels (with the same broad conceptual focus) and short papers. The papers introduce a range of individual projects, some of which have been or are near publication. The spectrum of topics—from Franz Boas in the first section to Samuel Huntington in the last, with the annexation of Hawaii and California farming in between—might at quick glance suggest disorder.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,015 |
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 ».