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Enregistrement W2984353233 · doi:10.14324/111.2396-9008.039

Charmaine Nelson, Slavery, Geography and Empire in Nineteenth-Century Marine Landscapes of Montreal and Jamaica, London, 2016

2019· article· en· W2984353233 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueObject · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueColonialism, slavery, and trade
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpireHistoryGeographyOceanographyEconomic geographyArt historyAncient historyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Caribbean plantation landscapes have primarily been staged in art historical studies as ‘unique’ sites of troubled artistic negotiations between European notions of the picturesque, and slippages of the reality of enslaved labour and creole culture. Charmaine Nelson reframes these landscapes, by reading together two geographically remote locations, Montreal and Jamaica, as intertwined through colonial authority, trade and the movement of people. She argues that the ideological and visual processes of ‘landscaping’ these localities operated under the same strategies of ‘whiteness,’ nonetheless with different interested outcomes, made legible in various media such as paintings, aquatints and drawings. The urgency she places on this material is clear, as she asks: ‘how do landscape representations produce ways of knowing that are dangerous for how they have naturalized Western understandings of land as universal?’ Her inclusion of Northern locations to the colonial and slave holding imaginary is significant, and arguably opens the field to cross-comparisons also between Europe and the Caribbean. This review asks whether Nelson’s book overstates the ideological homogeneity and coherence of these visual practices and suggests that a closer attention to cartography would make explicit her invocation of geography.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
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