Seventh Annual Association of Adaptation Studies Conference, University of York, York, 27–28th September, 2012
Notice bibliographique
Résumé
The critical current that determined the flow of the Seventh Annual Conference of the Association of Adaptation Studies, entitled ‘Visible and Invisible Authorships’, was Roland Barthes’s famously deceased Author-God. However, the deity was capriciously evident days before as a truly Biblical amount of rain caused York to flood. If there was ever an appropriate location for a rain-soaked conference, though, it was the University of York with its legendary ‘duck density’. International delegates battled the elements to arrive in the leafy, light environs of the Berrick Saul Building: the heart of humanities research at York. Expanding beyond the conference’s physical location, the Association of Adaptation Studies (AAS) promoted an event, for the first time, with a single hashtag that unified delegates participating via Twitter. Appointed ‘Tweeters’ Anna Blackwell (De Montfort University) and Catherine Oakley (University of York) led a steady stream of conversation that, by the end of the conference, became a cascade of pithy live commentary from Laurence Raw (Baskent University), Alex Beaumont (University of York), and Nicola McCartney (Birkbeck, University of London). Despite the relatively small pool of users, Twitter proved a successful instrument for discussion and disseminated the conference’s highlights worldwide. It is hoped the 2013 AAS conference at Linnæus University will similarly explore social media’s possibilities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».