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Enregistrement W3163457751 · doi:10.1080/17504902.2021.1894018

Buried Words: a forum on sexuality, violence and Holocaust testimonies

2021· article· en· W3163457751 sur OpenAlexaffabout
Doris L. Bergen, Sara E. Brown, Stephanie Corazza, Paula David, Henry Greenspan, Sara R. Horowitz

Notice bibliographique

RevueHolocaust Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Security, and Conflict
Établissements canadiensAzrieli FoundationYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMemoirThe HolocaustSilenceHuman sexualityTheme (computing)ConversationSexual violenceSexual abuseSociologyGender studiesPsychoanalysisPsychologyMedia studiesHistoryCriminologyPoison controlLawSuicide preventionAestheticsPolitical scienceArtMedicineArt history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Forum is a discussion among six contributors deeply familiar with the challenges of analyzing survivor testimony, each with a distinct methodological approach to the topic of sexual violence and the Holocaust. Topics addressed in the discussion include the challenges posed by studying survivor testimonies to learn about sexual violence, the theme of silence and how scholars can mitigate the role they play in reinforcing it, how gender as a category of analysis intersects with other approaches, considerations related to age and memory, and the role of the audience in shaping how survivors communicate their experiences. The Forum discussion grew out of a scholarly conference held in Toronto in October 2018, titled Buried Words: A Workshop on Sexuality, Violence and Holocaust Testimonies. The workshop was organized by the Azrieli Foundation’s Holocaust Survivor Memoirs Program and was inspired by its publication of several memoirs detailing experiences of sexual abuse and violence and other sexual encounters during the Holocaust, including Buried Words: The Diary of Molly Applebaum. This Forum features several of the participating scholars in conversation, addressing important questions that arose during the workshop.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0170,009
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0030,017
Intégrité de la recherche0,0080,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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