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Enregistrement W2332955530 · doi:10.1177/1532708616640012

Hoover Damn

2016· article· en· W2332955530 sur OpenAlexafffund
Jane Griffith

Notice bibliographique

RevueCulture Studies &#x2194 Critical Methodologies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaU.S. Department of Justice
Mots-clésIndigenousSettlement (finance)White (mutation)ColonialismNewspaperLawHistoryPolitical scienceSociologyEnvironmental ethics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hoover Dam is a settler-colonial project, requiring Indigenous land and waterways while producing energy that enables further non-Indigenous settlement. In addition to the Dam’s engineering feats, its cultural production—art, pageantry, commemoration, and media—helped to buttress these claims to land. In this article, I offer the concept of dam/ning: how tactics used to preserve White settler memory, history, and claims to land and water seemingly appear to affirm Black and Indigenous lives but in fact veil violence. Also embedded in the term is damning: the strategies used to resist settler-colonial violence, dehumanization, displacement, and land theft. Dam/ning analyzes whose land these actions take place on, who claims this land and how, and what techniques people have used to resist. I draw from a tripartite archive: personal letters from Hoover Dam’s official artist (1920s-1940s), the Bureau of Reclamation’s magazine (1930s), and the town site’s local newspaper (1979). This article begins by establishing the practices of damming—the physical and cultural practices that enabled White settlement, which denigrated Indigenous and Black peoples while requiring their knowledge, art, and bodies; the second half of the article establishes the practices of damning, exposing ways Indigenous and Black communities fought these settler-colonial practices throughout the 20th century.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,757
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,181
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,316 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations4
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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