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Enregistrement W3201883143 · doi:10.25071/2563-3694.94

Book Review: Dealing in Desires

2021· article· en· W3201883143 sur OpenAlexaffvenue
Patara McKeen

Notice bibliographique

RevueNew Sociology Journal of Critical Praxis · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Ethnicity, and Economy
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHo chi minhEthnographyNightlifeFinancial crisisParticipant observationCapital citySociologyPolitical scienceGender studiesGeographySocial scienceSocioeconomicsEconomic geographyEconomicsLow incomeAnthropologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is a review of Kimberly Kay Hoang’s (2015) Dealing in Desire. Her ethnographic study observes four different bars in Ho Chi Minh City, Vietnam: 1) Kong Sao Bar, 2) Naught Girls, 3) Secrets, and 4) Lavender. Hoang traces different representations of the global financial sector after the 2008 financial crisis and explores the relationship between Asian ascendancy and Western decline. From the local to the international, interactions with clients and hostesses in the bars of Ho Chi Minh City demonstrate a new global trend: the rise in transactions occurring among a global financial sector undefined by traditional social structures (e.g., commercial or national banks). By moving from observer to participant, Hoang develops a deeper understanding of the capital and labour practices that these men and women engage in, highlighting how their everyday experiences demonstrate that nightlife in the city is a way for locals to move up the socio-economic ladder.

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)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,629
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,344 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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