Pluralities of History: Carrying Folklore Across Languages and Cultures
Notice bibliographique
Résumé
If history is a distilled collection of stories that was handpicked by colonisers, victors, and those in power, then folklore is a pool of abundant and overlapping remembered pasts from the common person. My research considers the possibility of folklore being a truer, more relevant version of history by analyzing written and oral stories from the province of Sindh. Research took place in two simultaneous phases: 1) Interviews in Karachi with people in the cultural sector, such as a literary scholar, author, musician, dancer, and archeologist to investigate the relationship between folklore and artistic and cultural practices; 2) Field visits to archaeological sites, shrines, and historic monuments that involve talking to locals about the presence of folk stories in their communities. Methods of carrying on folklore are interdisciplinary and overlapping. They include singing verses that detail stories at shrines, incorporating stories into new music, interpreting stories through dance and theatrical performance, and preserving archaeological sites. Folk stories are allowed to be multiple, overlapping, and contradicting, as the reality that they present is of a plural, collective memory. They belong in literature as much as they belong in anthropology, music, performance, and other disciplines. These pluralities are present in the interviews and field research, which will be shared and discussed, showing how the version told by an expert in the field of literature was just as valid as the story shared by a villager in interior Sindh.
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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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,036 |
| Communication savante | 0,019 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».