Notice bibliographique
Résumé
W hat 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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,111 | 0,018 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».