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Enregistrement W4362671932 · doi:10.28968/cftt.v9i1.39531

Introduction: Domestication of War

2023· article· en· W4362671932 sur OpenAlexaff
Diana Pardo Pedraza, Xan Chacko, Jennifer Terry, Astrida Neimanis

Notice bibliographique

RevueCatalyst Feminism Theory Technoscience · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Security, and Conflict
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMilitarismMilitarizationDomesticationGrassrootsEthosTemporalitiesSociologyEveryday lifePolitical scienceEnvironmental ethicsGender studiesPolitical economyLawEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Special Section broadens and qualifies the terms through which the relationship between home and militarization has been understood. We do this by joining a vibrant and growing field of transdisciplinary scholars who address the militarization of everyday life by attending to domesticity and practices of domestication. We grapple with how the home naturalizes and becomes a catalyst for militarism: How do ordinary and domestic objects, technologies, spaces, and infrastructures make violence feel at home in the world? We are concerned with the domestic life of militarization as oikos: the household, habitat, and milieu of violent material relationships that are both ongoing and latent. The domestic is not just a discrete, private space; it also extends into public spaces like neighborhoods, local businesses, waste disposal infrastructures, hospices, and crop fields. Developed within an editorial process rooted in a feminist ethos, the articles collected here provide critical and alternative methodologies and disciplinary forms for considering militarism's aesthetics, affects, and modes of appearance. This collection resists conventional spatialities, temporalities, and incarnations of war while calling attention to the obscuring of violence through practices of care and marketing operations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,003

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,281 · 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
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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