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Enregistrement W2791465707 · doi:10.1093/cjres/rsx032

In Memoriam: Susan Christopherson (1947–2016)

2017· article· en· W2791465707 sur OpenAlexaboutno aff
Meric S. Gertler, Morgan Thomas, Amy Glasmeier

Notice bibliographique

RevueCambridge Journal of Regions Economy and Society · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRural development and sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffectionPoliticsSociologyValue (mathematics)LawPolitical sciencePsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Susan was a dear and long-standing friend and colleague. I first met her in the first year of my Master’s studies at Berkeley in 1977, when I enrolled in Allan Pred’s human geography seminar, along with Susan, Michael Storper and a small handful of equally interesting and stimulating colleagues. Even at that very early stage in her academic career, Susan struck me as someone who was unusually poised, experienced and remarkably wise beyond her years. She was also unfailingly warm, open and generous—both intellectually and personally. Perhaps because we shared a northern upbringing—hers in Minnesota, mine in Ontario—we naturally gravitated towards one another. Her Nordic roots and Minnesota perspective seemed to confer upon her a lifelong fascination with—and affection for—all things Canadian. I think she secretly felt that Canada, with its public healthcare and its more fully elaborated welfare state, represented a kinder, gentler place that her own country might one day become. She was fond of saying “Of course, you Canadians have this all figured out” or “We have so much to learn from you Canadians”. In fact, Susan and I shared many other affinities besides our northern roots and affection for all things Canadian. As scholars, we both came to appreciate the value of comparative approaches to social science. Susan had a deeply developed sense of the intellectual gains to be made by comparing social systems in different political economies. And she adopted this as a central device in so much of her work.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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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