Preface: Institutional Adjacencies and Genealogies
Notice bibliographique
Résumé
Institutional Adjacencies and GenealogiesI fell into Mass Capture because I wanted to know something about what it feels like to be racialized and severed from citizenship.These were research questions that came out of my previous work on race, affect theory, and Asian-Canadian literature and culture.Most of the Asian-Canadian literary work that I read dealt, in some way or another, with the grief of racial exclusion and exclusion from the sphere of citizenship.Just reading this literature, no matter how carefully, wasn't enough for the work I wanted to do.Especially not when I was confronted with an archive of grief and loss that was so enormous that it grabbed me and wouldn't let go.It began in 2009 when, as an experiment, I presented a paper on the relationship between emotion and citizenship based on a reading of the photographs of Chinese-Canadian head tax certificates known as "Chinese Immigration 5s, " or CI 5s.There was an archivist, Johanna Mizgala, in the audience.At the time, she worked at Library Archives Canada, an institution that I would end up collaborating, or conspiring, with -for the next decade.After my paper, she came up and asked me if I knew about CI 9s.Well, no.A few weeks later, I received an envelope containing a CD-R (remem-
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,114 | 0,021 |
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 ».