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Enregistrement W3197282649 · doi:10.24043/isj.173

(Un)Making smallness: Islands, spatial ascription processes and (im)mobility

2021· article· en· W3197282649 sur OpenAlexvenueno aff
Sarah Nimführ, Laura Otto

Notice bibliographique

RevueIsland Studies Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIsland Studies and Pacific Affairs
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAscriptionContext (archaeology)EthnographyNarrativeSociologyCategorizationPolitical scienceEpistemologyGeographyAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Official categorization systems classify some states, including island-states, as small. Malta, located in the Mediterranean Sea, is one of six European microstates and the European Union’s smallest member state. Smallness, however, refers to more than fixed geographic scales. The understanding of smallness developed in this article, in contrast, moves beyond geographic features and argues instead that smallness is related to perceptions, experiences, and ascriptions. We challenge universal understandings of smallness against the backdrop of ethnographic research carried out in Malta (2013–2018) by exploring how island-related smallness is produced and used situationally in the context of (im)mobility. By focusing on narratives of smallness by various actors with whom we engaged during fieldwork, we demonstrate how smallness, islandness, and (im)mobilizing policies intersect at the EU’s external border. In addition, and in order to contribute to decolonial perspectives within Island Studies, we reflect on our role in (un)making smallness. We discuss our understandings of smallness against the backdrop of our empirical material and scholarly debates, and, in so doing, avoid the reproduction of universal understandings. In this vein, we argue for the deconstruction of simplified interpretations of smallness and claim that smallness must be viewed as a relational concept.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,432
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,282 · 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'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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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