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Enregistrement W2346204186 · doi:10.1093/whq/whv008

<i>Alien Nation: Chinese Migration in the Americas from the Coolie Era through World War II</i>. By Elliott Young.

2016· article· en· W2346204186 sur OpenAlexaboutno aff
Yong Chen

Notice bibliographique

RevueWestern Historical Quarterly · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian American and Pacific Histories
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésXenophobiaNationalismImmigrationDestinationsIndependence (probability theory)NationalityHistoryEthnogenesisRacismScope (computer science)Political scienceDevelopment economicsEthnologyGender studiesSociologyPolitical economyEthnic groupAnthropologyPoliticsLawArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is a fruitfully ambitious attempt to understand Chinese migration to important destinations in the United States, Canada, Mexico, Peru, and Cuba in the late nineteenth and early twentieth centuries. Its remarkably extensive scope represents a pathbreaking contribution, as an international perspective helps readers understand the varied experiences of Chinese immigrants in different countries. For example, while the Chinese became victims of nationalistic xenophobia in Mexico, their compatriots’ disproportionate participation in the wars of independence “helped to mitigate the most virulent expressions of racism” in Cuba (p. 13). But this book is not merely a traditional comparative study. Rather, it constitutes a most successful effort to create a coherent transnational framework through which to comprehend Chinese migrations to different destinations in the Americas as interrelated events related to, and shaped by, other historical forces, such as ideas about race, labor systems, and nationalism. Author Elliott Young’s theoretical insights are solidly grounded in extraordinarily rich archival sources in Britain, Canada, Cuba, Mexico, Peru, Spain, and the United States.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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