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Enregistrement W4253503606 · doi:10.1086/667197

Practice Mothers

2012· article· en· W4253503606 sur OpenAlexaboutno aff
Jessaca B. Leinaweaver

Notice bibliographique

RevueSigns · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical Gender and Feminism Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfessionalizationScholarshipIdeologySociologyArgument (complex analysis)Gender studiesNarrativeWelfareSocial sciencePolitical scienceMedicineLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the first half of the twentieth century, “practice houses,” or home management houses, thrived in home economics departments of land-grant universities around North America. Practice houses were domestic settings where young women could get hands-on training and experience in all the latest methods and technologies to efficiently manage domestic space and activity. They were also part of a larger trend of professionalization of home economic activities, intimately related to scientific rhetoric. This article discusses the Department of Home Economics’ practice house at the University of Manitoba in Winnipeg, Canada, where during the 1930s and 1940s, thirty-three “borrowed” children (from the city’s department of child welfare), referred to as practice babies, were tended to by a monthly rotation of women students who themselves were supervised by a house mother. The article situates the practice babies at the intersection of two historical trajectories, that of home economics itself and that of child-rearing advice, and draws attention to the ways in which the babies, and the women who cared for them, were mutually and jointly gendered. The narrative of the rise and fall of the practice babies in Winnipeg contributes to the literature on changing ideologies of scientific motherhood with an argument for feminist scholarship to develop a more ethnographically grounded linkage of children to women.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,275

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0820,020

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,309 · 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'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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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