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Enregistrement W4376875872 · doi:10.51428/tsr.qnoy2470

Solidarity, with Suresh Grover, Shabna Begum & Karis Campion

2023· article· en· W4376875872 sur OpenAlexaff
Suresh Grover, Shabna Begum, Karis Campion

Notice bibliographique

RevueThe Sociological Review Magazine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian Studies and History
Établissements canadiensSt. Stephen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolidaritySociologyTheologyPhilosophyGender studiesReligious studiesPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AUDIO CONTENT WARNING: description of extreme racist violence.In 1993, Black British teenager Stephen Lawrence was murdered in a racist attack that sparked a long fight for justice and led the UK to ask questions of itself and its institutions.Three decades on -with The Runnymede Trust's Shabna Begum, and Suresh Grover of The Monitoring Group -Karis Campion of the Stephen Lawrence Research Centre hosts this special episode to ask: who are we now?What happened to anti-racist solidarity and how can it progress?Karis and guests reflect on the fragmentation of "political blackness", "monitoring" as a racial act inspired by The Black Panther Party, and the importance of showing systemic racism while doing justice to individual lives.Plus: what does social media offer to anti-racism when the internet provides fertile ground for prejudice?And what are the costs of fighting for change in an unjust world?A collaboration between the Stephen Lawrence Research Centre and The Sociological Review.

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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,014

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,288 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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