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Enregistrement W2792696431 · doi:10.3390/h7010017

The Challenge of American Folklore to the Humanities

2018· article· en· W2792696431 sur OpenAlexaboutno aff
Simon J. Bronner

Notice bibliographique

RevueHumanities · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueFolklore, Mythology, and Literature Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFolklorePeasantFolkloristicsHistoryScholarshipNationalismHumanismCultural nationalismAnthropologySociologyEthnologyAestheticsLiteraturePolitical scienceArtPoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

American Folklore consists of traditional knowledge and cultural practices engaged by inhabitants of the United States below Canada and above Mexico. American folklorists were influenced by nineteenth-century European humanistic scholarship that identified in traditional stories, songs, and speech among lower class peasants an artistic quality and claim to cultural nationalism. The United States, however, appeared to lack a peasant class and shared racial and ethnic stock associated in European perceptions with the production of folklore. The United States was a relatively young nation, compared to the ancient legacies of European kingdoms, and geographically the country’s boundaries had moved since its inception to include an assortment of landscapes and peoples. Popularly, folklore in the United States is rhetorically used to refer to the veracity, and significance, of cultural knowledge in an uncertain, rapidly changing, individualistic society. It frequently refers to the expressions of this knowledge in story, song, speech, custom, and craft as meaningful for what it conveys and enacts about tradition in a future-oriented country. The essay provides the argument that folklore studies in the United States challenge Euro-centered humanistic legacies by emphasizing patterns associated with the American experience that are (1) democratic, (2) vernacular, and (3) incipient.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0230,052
Communication savante0,0170,009
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0030,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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