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Enregistrement W2489134748 · doi:10.1007/978-1-137-05964-2_3

Beat Streets in the Global Hood

2007· book-chapter· en· W2489134748 sur OpenAlexaboutno aff
Halifu Osumare

Notice bibliographique

RevuePalgrave Macmillan US eBooks · 2007
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMusic History and Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultinational corporationGraffitiPoliticsClothingPolitical scienceMedia studiesGeographyHistorySociologyLawArtVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What is it about hip-hop culture that has allowed it to defy its critics and pronouncements by media pundits that it would only be a passing youth trend? What has allowed all its artistic elements to proliferate globally and take root across the world in greatly disparate societies? Countries both in proximity to and far away from American borders, as well as those localities continually in the throes of political warfare, often reflect today's hip-hop culture and style that is being exported by Viacom's MTV and BET, the major recording distributors, and any number of multinational clothing lines in the United States. For instance, Toronto, Canada, just across the U.S. Canadian border, is in proximity to New York City and benefits from having immediate access to some of the seminal U.S. emcees and b-boys. Toronto has, therefore, enjoyed a long-term close relationship with hip-hop, and has created local Canadian deejays such as Ron Nelson, who produced many successful early concerts with Run DMC, Public Enemy, KRS-One, and Big Daddy Kane. The predictable outcome of this geographical proximity is that it spawned early Canadian emcees, such as Ken E. Krush and the Dream Warriors, as well as several breakers and graffiti artists, particularly in the Toronto suburbs of Scarborough and Mississaugua.1 In contrast, global sites remote from U.S. hip- hop urban centers, such as the Palestinian West Bank, have less direct contact and, therefore, a more generalized influence.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,729
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,193 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations13
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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