Notice bibliographique
Résumé
Geographical scholarship has rightly problematised the act of archival research, showing how the practice of archiving is not only concerned with how a society collectively remembers, but also forgets. As such, the dominant motif for discussing historical methods in geography has been through the lens of absence: the archive is a space of 'traces', 'fragments' and 'ghosts'. In this paper I suggest that the focus on incompleteness and partiality, while true, may also belie what many geographers working in archives find their greatest difficulty: an overwhelming volume of source materials. I reflect on my own research experiences in the pacifist archive to suggest that the growing scale and scope of many collections, along with the taxing research demands of transnational perspectives, pose immediate practical challenges for geographers characterised as much by abundance as by absence. In the second half of the paper, drawing on recent scholarship in history and geography, I argue that the method of biography offers one possible strategy for navigating archival abundance, allowing geographers to tell stories that are wider, deeper and more revealingly complex within the existing time and financial constraints of humanities research.
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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 | 0,126 | 0,180 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,155 |
| Communication savante | 0,030 | 0,053 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».