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Enregistrement W4213131267 · doi:10.25071/2563-2418.10

FRONTIERISATION DAN DEFRONTIERISATION

2019· article· id· W4213131267 sur OpenAlexvenueno aff
Greg Acciaioli, Muhammad Nasrum

Notice bibliographique

RevueLOBO Annals of Sulawesi Research · 2019
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian Studies and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bersandar kepada naskah lama dan mutakhir yang menggunakan konsep frontier, tulisan ini menyajikan studi kasus proses frontierisation dan defrontierisation di Dataran Lindu, Sulawesi Tengah. Sesudah penjelasan difokuskan pada proses, tulisan ini menggambarkan pula sejarah Dataran Lindu melalui empat dimensi frontierisation – yaitu kendali, ekstraksi, pemukiman, dan konservasi – dari zaman prakolonial sampai era pascareformasi. Studi kasus tersebut digunakan untuk memikirkan kembali gagasan seperti pembalikan status frontier dengan mengurangi perhatian pada indikator demografis dan ekonomis dan lebih memfokuskan pada faktor lain, seperti agensi dari masyakarat lokal yang didominasi/dipinggirkan dalam usaha membalikkan relasi kuasa. Hal itu kemudian menjadi kriteria utama dalam pembalikan status frontier (defrontierisation). Pembalikan status frontier ini seperti terlihat pada perubahan posisi To Lindu sebagai orang asli di wilayah Sulawesi Tengah. Mereka telah mengalami banyak peristiwa; mulai dari keadaan dipinggirkan di masa kolonial, lalu didominasi oleh migran Bugis yang memperkuat usaha kewiraswastaannya dengan menggunakan alasan pembangunan dan aliansi dengan instansi pemerintah pada era pascakolonial, sampai pada peristiwa penarikan kembali penguasaan atas wilayahnya oleh masyarakat To Lindu melalui aliansi dengan gerakan masyarakat adat dan organisasi konservasi di era reformasi dan pascareformasi.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,002

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 Opus0,193
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2019
Routes d'admission1
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