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Enregistrement W4367367655 · doi:10.29173/cjfy29939

Book Review of Onusko, James. A. (2021). Boom Kids: Growing Up in the Calgary Suburbs, 1950-1970. Waterloo: Wilfred Laurier University Press

2023· article· fr· W4367367655 sur OpenAlexaffvenueabout
Lauren K. White

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Family and Youth / Le Journal Canadien de Famille et de la Jeunesse · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBoomBaby boomMedia studiesSociologyDemographyEngineeringPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

James A. Onusko's book, "Boom Kids: Growing up in the Calgary Suburbs, 1950Suburbs, -1970," ," studies the interplay of class, ethnicity, race, gender and culture and how these factors play a role in influencing postwar suburbia for children, adolescents, and families.Using a collection of media, interviews, images and other data, Onusko highlights how each individual had no single defining experience in postwar suburbia, including those who spent their childhoods living under the same roof.Onusko looks at several factors that defined postwar suburbia for the families of Banff Trail.Some of these factors include: (1) the changing landscape from rural to urban life; (2) the working lives of those growing up in the suburbs and how class and race came into play; and(3) the previous wars and their effects on children in the classroom.Looking at these three factors and the interplay between them, Onusko highlights how growing up in suburbia in Banff Trail between 1950 and 1970 was a shared but individual experience.Onusko notes that suburban areas became increasingly more common for children to grow up in the postwar era, stating that "in the first post-Confederation census in 1871 over 80 percent of children lived in rural households, by 1971, there was a near reversal of this, with over 75 percent living in urban centres," (p.21).This could attribute to the fact that there was an increase

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)0,003
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil0,263

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0660,039

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,213 · 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
GenreSynthèse

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
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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