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Enregistrement W3158202883 · doi:10.1080/08865655.2021.1918569

Mapping the Idea of Europe – Cultural Production of Border Imaginaries through Heritage

2021· article· en· W3158202883 sur OpenAlexvenueno aff
Johanna Turunen

Notice bibliographique

RevueJournal of Borderlands Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCross-Border Cooperation and Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilAcademy of Finland
Mots-clésEuropean unionContext (archaeology)Cultural heritagePolitical scienceSociologyPolitical economyLawHistoryInternational tradeEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In contrast to recent reinforcements of Europe's internal and external borders due to the refugee situation on the Mediterranean and the Covid-19 outbreak, talk of European borders has in the past decades focused on the freedom of mobility guaranteed by the Schengen treaty. In many senses, free intra-European mobility has become a recited truth in the EU discourse: a phrase that hides under its repetition the gap between its implied content and empirical realities of many of those who are affected by European borders’ exclusive tendencies. Through the concept of borderscape, this article focuses on the role that cultural products – especially maps exhibited at heritage sites – have in reciting ideas of European borders. In this context, ideas of European heritage are approached as a bordering practice – as an active process of creating, sustaining and challenging cultural border imaginaries and the many in/exclusion they imply. Empirically the article is focused on the European Heritage Label (EHL), a recent heritage action of the European Union (EU). The article asks what is the relationship between national and European representations of space; how are Europe's external borders represented; and what kind of cultural power hierarchies can be identified behind these representations?

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,028
Communication savante0,0130,011
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeQualitatif
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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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