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Enregistrement W2409520831

Atmospheres: Aesthetics of emotional spaces [Book Review]

2016· article· en· W2409520831 sur OpenAlexaboutno aff
Peta Mitchell

Notice bibliographique

RevueQUT ePrints (Queensland University of Technology) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIsland Studies and Pacific Affairs
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAotearoaScholarshipIndigenousEthnographyHistoryColonialismAestheticsSociologyArtAnthropologyGender studiesArchaeologyLawPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

More problematic than his avoidance of recent geographic scholarship is his treatment of indigenous, ethnographic and postcolonial perspectives on island life. Not only is much of this scholarship absent, the bits that are there are mostly derided. He slams Kamau Braithwaite and his concept of ‘tidalectics’ as ‘unpackable’ (p. 20) and also claims that Greg Dening’s approach to islands as having ‘permeable cultural boundaries’ has ‘intellectual costs’ (p. 23). In a section of the book on ‘Naming and Sovereignty’, instead of an in-depth examination of the processes of decoding and recoding that goes on in indigenous island landscapes under colonialism (as could be discussed at length if Shell chose to examine Aotearoa, Hawaii, or hundreds of other places) we are instead presented a vignette about his childhood street fights with other kids over the naming of a hometown island in Canada, as well as ruminations about what Herman Melville and Ellen Semple thought of islands in the nineteenth century. In short, if you want to know what dead Caucasians like Shakespeare, Melville, Kant, Mackinder, More, and ancient Athenians thought about islands, then this book is a good resource. If, however, you are looking for information about what islands are like today – and what they mean to the people who live on and interact with them – then you will have to look elsewhere.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,004

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,218 · 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
GenreSynthèse

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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