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Enregistrement W2521401857

Technologies of mobility in the Americas

2012· book· en· W2521401857 sur OpenAlexaboutno aff
Phillip Vannini

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Racism, and Human Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMobilitiesHospitalitySolidarityNarrativeNegotiationSociologyMedia studiesCartographyPoliticsArt historyArtPolitical scienceTourismGeographyLawSocial science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contents: Phillip Vannini/Lucy Budd/Ole B. Jensen/Christian Fisker/Paola Jiron: Technologies of Mobility in the Americas: Introduction - Mimi Sheller: Virtual Caribbeans: Edens, Economies, Elsewheres - Rob Shields: Knowing Flows: How Migration Research Meets Mobilities Through Digital Technology - Ole B. Jensen: If Only It Could Speak: Narrative Explorations of Mobility and Place in Seattle - Nick Scott: How Car Drivers Took the Streets: Critical Planning Moments of Automobility - Lucy Budd: Selling the World: Airline Advertisements and the Promotion of International Aeromobility in National Geographic, 1964-2004 - Jennie Germann Molz: Solidarity on the Move: Technology, Mobility, and Activism in a Hospitality Exchange Network - Christian E. Fisker: Glimpses of Motility of the Networked Self Across the Life Course - Kim Sawchuk/Barbara Crow: Seniors, Cell Phones, and Tactical Restriction - Phillip Vannini/Rhys Evans: Haunting Technologies: Performing Memories of Place Through Effervescent Mobilities - Tamara Shepherd/Leslie Regan Shade: Mobile Phones as a Necessary Evil: Canadian Youth Talk About Negotiating the Politics of Mobility - Jim Conley: A Sociology of Traffic: Driving, Cycling, Walking - Noel B. Salazar: Imaginative Technologies of (Im)mobility at the End of the World - Paola Jiron: Technology and Technicians Out of Control: The Implementation of Transantiago From a Daily Mobility Point of View.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,084

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
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,287 · 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
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

Citations25
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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