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Enregistrement W3211286180 · doi:10.32873/unl.dc.tsasp.0129

Wool Sells Itself: tracing the movement of Navajo-raised wools

2021· article· en· W3211286180 sur OpenAlexaff
Emily Winter

Notice bibliographique

RevueTextile Society of America Symposium Proceedings · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCrafts, Textile, and Design
Établissements canadiensMiller Group (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNavajoWoolCommodity chainPoliticsHistoryPolitical scienceEconomicsArchaeologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Every June for the last eight years, a coalition of commercial wool buyers, the Diné College Land Grant Office, and the Black Mesa Water Coalition has hosted a multi-site wool buy in the Navajo Nation of New Mexico/Arizona. Historically, the primary outlets for Navajos to sell their wool were trading posts and border towns, which paid far below market price. Over the last several years, the wool buy has effectively doubled the price per pound paid to Navajo producers by bringing them into direct contact with buyers. In June 2019, an estimated 160,000 pounds of wool were purchased from over 800 producers and shipped to Ohio for the next step in processing. Beginning with the 2019 wool buy, I have been conducting a commodity chain analysis, following the wool as it travels across the United States, through grading, scouring, spinning, and weaving. Grounded in site visits, interviews, and conversations with members of the supply chain, this project fleshes out the mechanics by which the historically-, regionally-, and culturally-specific Navajo wool is transformed into anonymous commodity. The material and its circulation become an anchor for understanding the embodiment of people, labor, and landscape in material. The process by which raw material becomes commodity is uneven and opaque, but this site-specific, fieldwork-based project begins to break open that black box and lay out the seemingly-endless threads which make up this complex tangle of history, material, culture, and politics, questioning the rhetoric of transparency that has become so prevalent in our conversations around the ethics of production.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,528
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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