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Enregistrement W4224323440 · doi:10.1525/hsns.2022.52.2.147

Capturing the Northern Lights

2022· article· en· W4224323440 sur OpenAlexaboutno aff
Fiona Amery

Notice bibliographique

RevueHistorical Studies in the Natural Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePolar Research and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhenomenonThe arcticMultitudeHistoryGeographyEpistemologyPolitical scienceLawGeologyPhilosophyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores the influence of conventions set by The Photographic Atlas of Auroral Forms, published by the International Union of Geodesy and Geophysics (1930), on protocols employed at Arctic stations researching the aurora borealis during the Second International Polar Year (1932–1933). The atlas was created by a committee led by Professor Carl Størmer, the leading auroral scientist of the early twentieth century. It categorized auroral forms, established codes for viewing the phenomenon through the camera lens, and provided a multitude of carefully selected photographs to direct the reader. Responding to a call for greater emphasis on verticality in studies of twentieth-century atmospheric science, this paper addresses the vertical dimension as both a consideration in the process of visually documenting the fleeting and intangible forms of the aurora as well as a subject of study in its own right, in relation to altitude measurements of the phenomenon. With a focus on the specific instrumentation used, light is shed on the difficulties of calibration across polar stations, bodily comportments involved in viewing aurorae, and properties of the northern lights revealed through temporal distance from the display. In seeking to answer the methodological question of whether atlases reflect the reality of scientific practices, I analyze how The Atlas of Auroral Forms affected observational routines among Norwegian, British, Canadian, American, and Dutch polar year groups. Emphasis is placed on instances of divergence from its guidance to demonstrate that research practices do not always follow inexorably from an instructive text, even given the most favorable of conditions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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