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Enregistrement W2819978049 · doi:10.1177/2043820618780583

The uneven terrain of dialogical encounters and the spatial politics of listening

2018· article· en· W2819978049 sur OpenAlexaff
Reuben Rose‐Redwood, Rob Kitchin, Lauren Rickards, Ugo Rossi, Ayona Datta, Jeremy W. Crampton

Notice bibliographique

RevueDialogues in Human Geography · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueRhetoric and Communication Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDialogical selfPoliticsActive listeningSociologyOrder (exchange)EpistemologyLawPolitical sciencePhilosophyCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The contributions to this forum have highlighted how the limits to scholarly dialogue are multiple and have had serious consequences for the ways in which knowledges are produced and debated in the academy, the media, and wider society. In this rejoinder to the commentaries on our article, ‘The Possibilities and Limits to Dialogue’, we embrace the stance of affirmative critique in order to constructively engage with the important issues that our interlocutors raised. In particular, we consider questions of dialogical recognition, refusal, and the politics of listening as well as the need to strive not only to engage in dialogue but also to work toward changing the terms and terrain of dialogical engagement in order to produce a more equitable and just space of dialogical encounters in the academy.

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)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0280,083
Communication savante0,0350,029
Science ouverte0,0040,027
Intégrité de la recherche0,0120,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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