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Enregistrement W2752171963 · doi:10.1093/dh/dhx065

Reckoning with the Spatial Turn: Cartography, Territoriality, and International History

2017· article· en· W2752171963 sur OpenAlexaff
Jessica Wang

Notice bibliographique

RevueDiplomatic History · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistory, Culture, and Diplomacy
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerritorialityGeopoliticsPoliticsRepresentation (politics)SovereigntySociologySpace (punctuation)Corporate governanceSocial scienceGeographyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How do claims about space—for example, its delineation, representation, ownership, and control—shape human perceptions of order and governance? How does the imagined sovereign space of territory become manifest through force, law, ideas, institutions, technology, aesthetics, and other brands of human thought and action? Twenty years ago, The Myth of Continents: A Critique of Metageography alerted specialists in international history and related disciplines to the importance of such questions by exposing the unspoken racial hierarchies and civilizational discourses embedded within maps, geopolitical categories (particularly the distinction between the First and Third Worlds), and other conceptual schemas about geographical spaces.1 Scholars already primed by previous or concurrent intellectual trends, such as the linguistic turn in history, social construction in the history of science and science studies, and the rise of constructivist analysis in political science in the 1980s and 1990s, readily absorbed the “spatial turn” and its implications for understanding how ideas about space and territory, along with mapmaking and other practices tied to their representation and management, exercise profound political, economic, and legal effects, whether local, regional, national, or global.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0040,058
Communication savante0,0110,014
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 GPT0,236
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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