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Enregistrement W3110689821 · doi:10.17161/folklorica.v23i.14968

Conveying Ćeif: Three Croatian Folklore and Folklife Writings on Bosniak Coffee Culture

2020· article· en· W3110689821 sur OpenAlexafffund
Dorian Jurić

Notice bibliographique

RevueFOLKLORICA - Journal of the Slavic East European and Eurasian Folklore Association · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePhilippine History and Culture
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaMcMaster University
Mots-clésFolkloreFolklifeBosnianContext (archaeology)FoodwaysHistoryPoliticsLiteratureCroatianFolkloristicsFolk cultureClassicsArtSociologyVisual artsLawArchaeologyPolitical scienceLinguisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents three short passages describing coffee and coffeehouse culture among Bosnian and Herzegovinian Muslims in the late nineteenth century. These texts are drawn from manuscripts collected by lay, Croatian folklore and folklife collectors who submitted them to two early collecting projects in Zagreb. The pieces are translated here for the first time into English and placed into historical and cultural context regarding the history of coffee culture in Bosnia and Herzegovina and the wider Ottoman Empire as well as the politics of folklore collection at the time. By using the Pan-Ottoman concept of ćeif as a theoretical lens, I argue that these early folklorists produced impressive folklife accounts of Bosniak foodways, but that these depictions inevitably enfolded both genuine interest and negative by-products of the wider politics of their era.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études 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 enseignants0,590
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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