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Enregistrement W4312038140 · doi:10.18357/anthropologica64220221078

Truth, Lies, and Audio Files: A Conflict Across Reputational and Convivial Domains

2022· article· en· W4312038140 sur OpenAlexvenueno aff
Maisa C. Taha

Notice bibliographique

RevueAnthropologica · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInclusive Education and Diversity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Academy of EducationNational Science Foundation
Mots-clésCivilitySociologyXenophobiaAsideImprisonmentRubricMedia studiesLawGender studiesCriminologyPolitical sciencePoliticsPedagogyArtRacismLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conviviality (convivencia), a rubric for peaceable coexistence across cultural and ethnoracial differences, has been promoted as a multifaceted educational priority in contemporary Spain, although the stakes of tolerance and civility mean quite different things for pupils of autochthonous and immigrant backgrounds. For some Moroccan youth attending school in the agricultural southeast, experiences with xenophobia and racialized exclusion have made them both fierce critics and defenders of convivial precepts. At one secondary school, questions about convivial protocols became especially pressing in the wake of accusations against several Moroccan girls for stealing sandwiches from a disabled peer. A confrontation between three of them was captured on a digital audio recorder and, in tandem with interview and observational data, suggested that convivial priorities had been pushed aside in favour of reputational attacks and disciplinary punishments. The juxtaposition of convivial ideals against reputational dynamics shows that competing logics of communicative entitlement undergirded the conflict. And in the girls’ various attempts to absolve themselves, imputations about moral character and social affiliations pointed to the need for fuller consideration of conviviality as a relational concept.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations0
Publié2022
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