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Enregistrement W3016507706 · doi:10.3968/11561

Quantitative Technique: A Missing Gap in Africa’s Contemporary Historiography

2020· article· en· W3016507706 sur OpenAlexvenueno aff
Cyril Anaele

Notice bibliographique

RevueCross-cultural communication · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican studies and sociopolitical issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHistoriographyObjectivity (philosophy)Comparative historical researchNeglectMultidisciplinary approachNarrativeHistorical methodNorm (philosophy)Quantitative historyPresentation (obstetrics)Qualitative researchSocial scienceSociologyHistoryEpistemologyPolitical sciencePolitical historyPsychologyPoliticsLawArchaeologyLiteratureMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Historiography, as a technique of writing history is a combination of art and the sciences. The over – ridding objective is to present history with commitment to truth and objectivity. To achieve this, the African historians working on Africa rely on a number of sources. However, in their presentation, they have over – used the traditional conservative historical method, which is a combination of the narrative and unit analysis with focus on qualitative technique. Over the years, the qualitative approach has become the norm in African historical research. This trend still persist unbroken till today. The position of this study is that the over – reliance on qualitative approach to the utter neglect and apparent under – use of quantitative method has created a missing gap in historical research. This is because contemporary burning issues in Africa can no longer be adequately understood and addressed without the use of innovative multidisciplinary mix, integrating politico – economic social, institutional sectors with quantitative analysis, in order to achieve an evidence based research for the solution of Africa’s multifaceted challenges.

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)0,060
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,101
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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,317

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0600,101
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0040,012
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,172
Tête enseignante GPT0,424
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'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

Citations0
Publié2020
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