American Borderlands: Reflections on Margins, Mainstreams, and Alternatives
Notice bibliographique
Résumé
Written as the keynote for the 2018 Canadian Association for American Studies (CAAS) conference, this article draws on the author’s personal experience, half-century of historical research, and American art and fiction to examine American mainstreams and alternatives from the boundaries and borderlands of American social relationships and discourses. In the contexts of the Trump administration’s alleged “fake news” and “alternative facts,” it probes who defines the mainstream, who decides what stories are mainstream (or canonical), whose accounts are more “authentic” or “alternative” or just plain lies. Adding marginalized people and movements to history destabilizes “mainstream” histories distorted by skewed sources, silenced stories, and an assumed historical “mainstream” or “consensus.” Marginalized actors push the boundaries of national histories that do not easily accommodate multiple actors or perspectives. “Mainstream” histories of the nation that focus on public politics and powerful actors can make most people appear insignificant and erase the daily acts and grass-roots movements that change the historical mainstream. From unexamined margins, people start or catalyze social change with daily acts that begin to transform social relationships. Changes born in marginalized borderlands can become mainstream truths.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».