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Enregistrement W2910461134 · doi:10.1111/1469-8676.12593

The Communist hero and the April Fool's joke: the cultural politics of authentication and fakery

2019· article· en· W2910461134 sur OpenAlexafffund
Zhipeng Gao, Katherine Bischoping

Notice bibliographique

RevueSocial Anthropology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTheatre and Performance Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPoliticsHEROJokeLegendCommunismChinaLawSociologyPopulationLiteratureMedia studiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 1963, Chairman Mao made a national hero of an ordinary soldier named Lei Feng, said to have been inspired by collectivism to do countless selfless deeds. Sceptical observers inside and outside China disparage the persistent Lei Feng legend, judging it to be a laughably fraudulent construct of the Communist Party. We take this contrast as an opportunity to examine the cultural politics of authentication and fakery. We show that critics of the Chinese regime take the propagation of ‘inauthentic’ evidence to be indicative of a government based on illegitimate tactics, or of a credulous population. Meanwhile, research participants in China, who consider Lei Feng stories and artefacts to intermingle evidential and pedagogical representation, justify the state's curation of the legend for societal good. Second, we contrast Chinese and western discussions about a Lei Feng‐related trick that a western news agency is said to have played on China on April Fool's Day. Examining the different framings of this story – that of satire, practical joke, fake news and rumour – we argue that how the fake is decoded depends on what political ends it serves, which include the ideological legacy of the Cold War as well as contemporary USA–China competition.

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)0,003
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0150,042
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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