MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4214736434 · doi:10.24043/isj.231

Recontinentalizing Canada: Arctic Ice’s Liquid Modernity and the Imagining of a Canadian Archipelago

2009· article· en· W4214736434 sur OpenAlexaffvenueabout
Phillip Vannini, Godfrey Baldacchino, Lorraine Guay, Stephen A. Royle, Philip E. Steinberg

Notice bibliographique

RevueIsland Studies Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensRoyal Roads UniversityUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticModernityMateriality (auditing)Archipelagic stateGeographyPolitical scienceOceanographyAestheticsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studying mobile actor networks of moving people, objects, images, and discourses, in conjunction with changing time-spaces, offers a unique opportunity to understand important, and yet relatively neglected, “relational material” dynamics of mobility. A key example of this phenomenon is the recontinentalization of Canada amidst dramatically changing articulations of the meanings and boundaries of the Canadian landice-ocean mass. A notable reason why Canada is being re-articulated in current times is the extensiveness of Arctic thawing. The reconfiguration of space and “motility” options in the Arctic constitutes an example of how “materiality and sociality produce themselves together.” In this paper we examine the possibilities and risks connected to this recontinentalization of Canada’s North. In exploring the past, present, and immediate future of this setting, we advance the paradigmatic view that Canada’s changing Arctic is the key element in a process of transformation of Canada into a peninsular body encompassed within a larger archipelagic entity: a place more intimately attuned to its immense (and growing) coastal and insular routes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,902

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0320,036
Communication savante0,0110,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations32
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIsland Studies JournalMême sujetArctic and Russian Policy StudiesTravaux en français237 207