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Enregistrement W4378193656 · doi:10.52975/llt.2023v91.0011

Superstack Nostalgia

2023· article· en· W4378193656 sur OpenAlexaffvenueabout
Adam D.K. King

Notice bibliographique

RevueLabour / Le Travail · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural Heritage Management and Preservation
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeindustrializationTourismIndustrial heritageRestructuringHeritage tourismNarrativePolitical scienceEconomySociologyCultural heritageTourism geographyCultural heritage managementLawEconomicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growth of industrial tourism and heritage has both fascinated and frustrated scholars of deindustrialization. Frequently, workers and class conflict are obscured in or expunged from the official narratives of industrial heritage. This article makes an original contribution to research on deindustrialization and industrial heritage through fieldwork in Sudbury, Ontario – a region that has seen a decades-long process of industrial restructuring. The article draws on 26 qualitative interviews with current and retired nickel miners and analyzes workers’ reflections on local mining history. It examines how workers understand the foreign takeover of the mines, job loss, and the transformation of Sudbury’s regional economy away from blue-collar industrial employment. The article then explores the growth of regional tourism based around the mining sector, looking particularly at Dynamic Earth, an attraction that teaches visitors about the history of nickel mining through guided tours of a closed mine. On the one hand, workers critique what they see as an obfuscation of class conflict in industrial heritage, while on the other hand, they experience these sites as confirmation of the historic contributions nickel miners have made to Sudbury and the surrounding region.

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)0,005
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0740,011

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,155 · 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
GenreEmpirique

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'admission3
Résumé présentoui

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