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Enregistrement W2469507722 · doi:10.2307/3660860

[sans titre]

2004· article· en· W2469507722 sur OpenAlexaboutno aff
Howard Gillette, Steven High

Notice bibliographique

RevueJournal of American History · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean history and politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLibrary scienceMedia studiesHistorySociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Noting that accounts of deindustrialization in the United States, reflecting organizing efforts to reverse the trend, have tended to emphasize individual cities, Steven High takes a broader and potentially richer approach. By including the Canadian portion of the Great Lakes region most severely damaged by disinvestment, he seeks to demonstrate the central factors affecting the ability of workers to determine their own fates. Drawing on a number of cultural as well as economic and political factors, he argues that Canadians fared better than their counterparts in the United States. The weight of his own evidence suggests, however, that in neither case was labor a match for the power and influence of multinational corporations. In the United States, High reports, manufacturing employment declined by 22.3 million jobs during the recession years 1969 to 1976. Calling organizing efforts to block plant closures “a miserable failure” (p. 133), he blames both unions, for relying on campaigns for trade protectionism at the expense of legislation to compensate and retrain workers, and new left activists, whose antinationalist attitudes dating from the Vietnam War confined their actions largely to local arenas. To illustrate the limits of effective coalition building, he cites labor's refusal to support efforts headed by the historian and former antiwar activist Staughton Lynd to support community ownership of abandoned plants in Youngstown, Ohio.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,806
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1940,049

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,253 · 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.

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
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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