For Anna: After critical GIS, what next?
Notice bibliographique
Résumé
In honour of our lost colleague Anna K. Dvorak, we draw from elements of her last unfinished manuscript to explore new directions in critical GIS education and practice. Anna was a recent PhD in Geography hired into a critical GIS tenure‐track position. The ways in which she wove GIS practice through her research interests, teaching sensibilities, and community advocacy experiences defied easy categorization; we argue she represents a new generation of geography graduate student who is redefining where and how critical GIS education occurs. Anna's social and environmental justice work with the Pacoima Beautiful non‐profit organization in southern California formed the basis for an on‐going research initiative that gave her the opportunity to experiment with GIS as advocacy tool in the hands of local high school students. At the time of her death she had completed an initial draft of a manuscript situating this work in broader community activism issues. We remember Anna by presenting large sections of her work unaltered, interwoven with our commentary on the significance of her approach to critical GIS in a time of shifting academic and corporate commercial relationships to the technology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,027 |
| Communication savante | 0,022 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,007 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».