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Enregistrement W4283363508 · doi:10.3917/eh.106.0163

Le sportswear au Palais Galliera : De la constitution des collections à la disponibilité de matériaux pour l’histoire

2022· article· fr· W4283363508 sur OpenAlexaff
Sophie Grossiord, Marie-Laure Gutton, Laurine Manac’h

Notice bibliographique

RevueEntreprises et histoire · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural Identity and Heritage
Établissements canadiensMusée de la Civilisation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtHumanitiesConstitutionPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modern sneakers are characterised by a link to athletic sports, the use of synthetic materials and visible branding. They have been popular as everyday shoes for over forty years. This article takes a comparative approach and focuses on the origins of this category of footwear, as both manufactured object and market segment, in Britain, West Germany and the United States in the three decades after the Second World War. During this period, mass markets for sneakers emerged alongside the growing popularity of sports as recreational leisure activities as well as state initiatives that promoted physical fitness. Sneakers were conceived as specialist shoes for sports and training and were marketed as distinct from their more simple predecessors. In each market, however, subtle differences emerged in the development of the modern sneaker. This article highlights the specificities in each of the three national contexts examined while also emphasizing characteristics shared across western economies emerging from the Second World War. It argues that sneaker design and marketing were shaped by shifts in the nature of sport, developments in technology and materials, rivalries between different producers and the pressures of international trade. The analysis of the creation of modern sneakers casts new light on the recent past and the evolution of manufactured products while also showing how wider historical forces and the prosaic realities of business influence the development of markets for consumer goods.

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)0,004
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,301
Score d'incertitude au seuil0,598

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0120,012
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,216 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
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