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Enregistrement W2994843356 · doi:10.1177/0967010619887850

Everyday secrecy: Oral history and the social life of a top-secret weapons research establishment during the Cold War

2019· article· en· W2994843356 sur OpenAlexaff
William Walters

Notice bibliographique

RevueSecurity Dialogue · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Security and Public Health
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSecrecyNegotiationPerspective (graphical)Everyday lifeNeglectSociologyState (computer science)LawLaw and economicsPolitical sciencePublic relationsPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Despite the welcome turn within security studies towards a more material- and practice-oriented understanding of state secrecy, the ways in which security actors experience, practise and negotiate secrecy in their everyday work lives has been rather overlooked. To counter this neglect the article calls for attention to everyday secrecy. Focusing on a former top-secret weapons research facility in the UK called Orford Ness, it uses oral history to give an account of ex-employees’ memories, experiences and practices concerning secrecy. Such a focus reveals that subjects make sense of procedures and rules of secrecy in ways that are sometimes surprising and unexpected. Ultimately this perspective emphasizes that secrecy is not just what governments and organizations prescribe and proscribe; it is also shaped by subjects who negotiate these rules. Everyday secrecy matters: as a perspective it shows that secrecy is not simply imposed by states and organizations from ‘above’; it is also made from ‘below’, albeit very asymmetrically.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,902
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,290 · 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.

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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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