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Enregistrement W303326571

Lake Monster Mysteries: Investigating the World's Most Elusive Creatures

2009· article· en· W303326571 sur OpenAlexaboutno aff
Luke Powers

Notice bibliographique

RevueWestern Folklore · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueFolklore, Mythology, and Literature Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFolkloreMonsterPopular cultureMythologyFolkloristicsHoaxVampireHistoryCreaturesPopular historyArt historySociologyMedia studiesLiteratureAnthropologyArtClassicsArchaeologyNatural (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lake Monster Mysteries: Investigating the World's Most Elusive Creatures. By Benjamin Radford and Joe Nickell. (Lexington: University Press of Kentucky, 2006. Pp. 190, foreword, acknowledgments, introduction, maps, photographs, illustrations, appendices, notes, index. $24.95 cloth) The line between the study of folklore and the study of popular culture has long been blurred. Academic presses, evidently under pressure to produce revenue, have meanwhile been blurring another line, the line between academic and popular publishing, issuing cross-disciplinary works on catchy subjects that purport to be academic but are in fact brazen attempts to sell to a popular audience. Folklore studies seem particularly vulnerable to such exploitation. And the explosion of rigorous academic popular culture inquiry into genuine folkloric phenomena has watered down what the public, and perhaps even the academy, expects of folklore study. A good example of this trend is the work under review, Lake Monster Mysteries, by Benjamin Radford and Joe Nickell. Crossing the disciplines of history and folklore, the book purports to be a scholarly inquiry into cryptozoological phenomena, but it is no more than an old-fashioned monster hunt, with appropriate amounts of debunking thrown in. The result is closer to Lewis Carroll's The Hunting of the Snark ([1876]1995) than to a scholarly treatment, folkloric or historic. Touting themselves as hard-headed myth-busters, the authors poke holes in various traditions surrounding lake monsters, including the hoaxes that have been perpetrated at Scotland's Loch Ness and Canada's Lake George. Supposed sightings of lake monsters are typically explained as floating logs or eels or otters playfully swimming in line. There is even an appendix titled Eyewitness (Un) reliability. The authors boast of tiieir combination of historic archival research and folkloric fieldwork in the pursuit of various lake monsters. Yet their survey of scholarship relies primarily upon popular rather than academic sources, and these they merely digest rather than analyze and evaluate for scholarly soundness. Their supposedly intensive fieldwork often amounts to a week or so spent at the lakes in question. While their interviews with eyewitnesses at each locale are, no doubt, of some significance, their forays by air, water or shoreline to identify legendary monsters or their natural equivalents seem hasty and happenstantial. A notable exception is the chapter on Ogopogo, who haunts Canada's Lake Okanagan. More than the other chapters, it provides an in-depth analysis of the phenomenon from historic and folkloric perspectives, and it seeks to answer questions that such a book should address throughout: Why do cultures need a monster? Why are lakes convenient places for monster lairs? How do various cultures - Native and European - adopt and adapt such monsters? …

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)0,001
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,002

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,231 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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