Notice bibliographique
Résumé
This article explores the challenges of engaging historically excluded communities with archives and archival discourse, focusing on people and communities experiencing homelessness. Positioning the phrase literal homelessness, which is used in the United States to determine eligibility for an annual census of people experiencing homelessness, as representative of ongoing exclusive and non-collaborative forms of recordkeeping, the author proposes a concept that she calls archival readiness to move toward archive making, rather than archive taking, with historically excluded communities. Using her experiences as a part-time staff member in a temporary emergency shelter that was established during the COVID-19 pandemic, she shows how archival readiness, based on ongoing relationships among archivists, researchers, community organizations, and individuals, would increase the likelihood that shelter guests would participate in archiving. Exploring how homelessness creates challenges for the development of inclusive institutional and community-archiving praxes, she argues that while archival readiness would not solve each of these challenges, it could enable historically excluded communities to participate in generating other approaches. The author enacts archival readiness by sharing three records from the shelter and her interpretations of them, introducing forms of information about shelter living that is not collected in official data that tracks “literal homelessness.”
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,029 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,011 |
| Communication savante | 0,024 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,033 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,064 | 0,016 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».