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Enregistrement W2485533812 · doi:10.1057/9781137302779_6

Conclusion: Problematizing the Ratings Space

2014· book-chapter· en· W2485533812 sur OpenAlexaff
Bartholomew Paudyn

Notice bibliographique

RevuePalgrave Macmillan UK eBooks · 2014
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical and Economic history of UK and US
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFace (sociological concept)Control (management)Space (punctuation)Risk managementDimension (graph theory)Law and economicsEconomicsEpistemologySociologyPhilosophyFinanceManagementSocial scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The pursuit of security and profit has become inextricably intertwined with the constant quest for control. Unless we are able to calculate and plot an indeterminate future, then we cannot actively manipulate and master Fortuna to avoid succumbing to the forces of fate. In order to transform all the uncertainties with which we are confronted to our advantage, such an ambition has become equated with the mitigation of risk. So strong is this appetite for control that it has elevated the discourse of risk to a hegemonic status in the organization of virtually every dimension of existence (Power 2004). In fact, risk management has even come to connote the fulfillment of moral responsibility (Baker 2000; de Goede 2005; Ewald 1991). As the ubiquity of risk discourse penetrates an ever expanding myriad of spaces, risk calculus becomes prized and promoted; thereby reaffirming the (Keynesian) view that ‘individuals, organizations, and societies have no choice but to organize in the face of uncertainty, to act “as if” they know the risks they face’ (Power 2007: 203). This sentiment echoes Ian Hacking’s (1990) observation that the (supposed) taming of uncertainty as a calculable risk has been pivotal in making the world appear ‘less capricious’ by granting a greater semblance of control over what would otherwise be considered chaotic and potentially dangerous. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0060,016
Communication savante0,0130,016
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0060,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,008

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,224 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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