Notice bibliographique
Résumé
Acknowled gmentsThis project began with a discovery I made a dozen years ago.As I was wrapping up my first book on colonial Korea, it dawned on me that many entrepreneurs and exponents of the Japanese empire hailed from a single province, Ōmi (present-day Shiga prefecture), and their network stretched far beyond the Korean peninsula.I too learned that while I grew up in Japan familiar with the famed peddlers of Ōmi, many U.S. colleagues had barely heard of them.These revelations led to my aspiration to write a new history of empire through a provincial lens, extending my research horizons spatially to the Chinese continent and across the Pacific to North America, and temporally back to the Tokugawa archipelago.Along my ensuing journey through uncharted and unfamiliar archives, I have incurred numerous debts to scholars and colleagues who began crossing conventional boundaries of scholarship far ahead of their field.Kären Wigen has been my muse from the inception.She was also part of a dream team of historians who read the first draft of my book manuscript: Priya Satia, David Howell, and Jordan Sand (who also reviewed a revised manuscript later).I thank them for their valuable feedback and inspiration, and Jenny Martinez of the Stanford Humanities Center for organizing a manuscript workshop, despite being held days after the Capitol insurgency in January 2021. I made my first foray into the field of transpacific history in 2011, when Eiichirō Azuma and Sydney Xu Lu
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,341 | 0,202 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».