MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2509872818 · doi:10.1080/02722011.2016.1214607

Constructing and Enforcing the “Medicine Line”: A Comparative Analysis of Indian Policy on the North American Frontier

2016· article· en· W2509872818 sur OpenAlexaboutno aff
Pierre M. Atlas

Notice bibliographique

RevueThe American Review of Canadian Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrontierPoliticsMythologyNarrativeGovernment (linguistics)Public administrationPolitical scienceSociologyPolitical economyHistoryLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The national self-images of the United States and Canada have been shaped, in part, by their contrasting histories and mythologies of westward expansion and nation-building. Those narratives are most distinct with regard to government policies toward aboriginal peoples on either side of the 49th parallel, what Indians called “the medicine line.” The purpose of this article is two fold: (1) to specify and develop a three-part conceptual framework (consisting of the Turnerian discourse, the Lipset Thesis, and Borderlands Studies) for examining the history of the North American frontier and (2) utilizing a wide range of scholarly literature, to apply that framework in a comparative analysis of national policies toward Indians and First Nations in the post–Civil War/post–Confederation period on the Great Plains and Prairies. Several explanatory factors for cross-national difference will be identified and examined, including variance in geography and geology; demography, demographic trends, and political pressures in each country; the types of national political institutions and their impact on policymaking; and the types of forces deployed in the West (the Mounties and the US Army).

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,382

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,010
Études des sciences et des technologies0,0170,013
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,332 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe American Review of Canadian StudiesMême sujetIndigenous Health, Education, and RightsTravaux en français237 207