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Enregistrement W2607360249 · doi:10.1525/hsns.2017.47.2.164

Claiming Spaces for Science

2017· article· en· W2607360249 sur OpenAlexaboutno aff
Adam M. Sowards

Notice bibliographique

RevueHistorical Studies in the Natural Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePolar Research and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRhetorical questionNarrativePolitySpace (punctuation)SociologyArcticPoliticsThe arcticEpistemologyMedia studiesPolitical scienceLawPhilosophyLinguisticsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exploration has always centered on claims: for country, for commerce, for character. Claims for useful scientific knowledge also grew out of exploration’s varied activities across space and time. The history of the Canadian Arctic Expedition of 1913–18 exposes the complicated process of claim-making. The expedition operated in and made claims on many spaces, both material and rhetorical, or, put differently, in several natural and discursive spaces. In making claims for science, the explorer-scientists navigated competing demands on their commitments and activities from their own predilections and from external forces. Incorporating Arctic spaces into the Canadian polity had become a high priority during the era when the CAE traversed the Arctic. Science through exploration—practices on the ground and especially through scientific and popular discourse—facilitated this integration. So, claiming space was something done on the ground, through professional literature, and within popular narratives—and not always for the same ends. The resulting narrative tensions reveal the messy material, political, and rhetorical spaces where humans do science. This article demonstrates how explorer-scientists claimed material and discursive spaces to establish and solidify their scientific authority. When the CAE claimed its spaces in nature, nation, and narrative, it refracted a reciprocal process whereby the demands of environment, state, and discourse also claimed the CAE.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,279 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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