Mapping Antarctic and Arctic Women: An exploration of polar women’s experiences and contributions through place names
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this commentary, I investigate the Poles differently, and in situ, rather than only as stereotypically barren uninhabited expansive places on a globe or maps. The human stories are behind the relatively white space on which few place names are marked. But the more visible ones are made and told through a male-dominated, colonial narrator and mapmaker, until more recently. Cartography, like history, has overwhelmingly documented men’s worlds, stories, dominations and accomplishments, creating a virtual whiteout of women’s and notably Indigenous women’s stories also in polar regions. In this commentary, I report on a journey into (re)mapmaking I did of women’s stories told through female place names and toponymies of women especially in the Antarctic, through a crowd-sourced project, Mapping Antarctic Women. I explore not only mapping female place names and women’s stories in the Arctic, exploring gendered, colonial and western culture mapping but also newer digital Indigenous place name mapping and also mapping of human-exacerbated changes in the ice that makes the Antarctic map.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,025 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».