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Enregistrement W3213520636 · doi:10.1080/21619441.2021.1977489

Introduction: African Cities and Urban Slavery in Historiographical Perspective

2021· article· en· W3213520636 sur OpenAlexaff
E. Ann McDougall

Notice bibliographique

RevueJournal of African Diaspora Archaeology and Heritage · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Maritime and Colonial Histories
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmancipationHistoriographyUrbanizationProsperitySociologyAutonomyIdeologyUrban historyNexus (standard)Gender studiesGeographyHistoryPolitical scienceSocial scienceEconomic growthPoliticsLawArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This introductory essay explores the rich historiography lying at the intersection of African urban and African slavery studies. How does the study of slaves, former slaves and those of slave descent in urban environments help us understand emancipation in Africa? How have those experiences of historical and contemporary emancipation shaped African cities? Case studies from Gambia, Mauritania, Niger, Tanzania, and Madagascar address these questions. Contributors question long-held assumptions about cities providing autonomy, anonymity, and prosperity to those of slave origin. They suggest that interconnections between the rural and the urban are both material and ideological; moreover, memories and traditions travel the same migration paths as people. Thus, life histories tracing individual trajectories are key to revealing the humanity of urban slavery. As important as recent cultural studies are, however, labor—what people do, why they do it, and who they do it for—remains central to the urban “post-slave” experience.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,398
Score d'incertitude au seuil0,805

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,232 · 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.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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