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Enregistrement W4378832554 · doi:10.1177/20438206231178818

Economic geography for and by whom? Rethinking expertise and accountability

2023· article· en· W4378832554 sur OpenAlexaff
Emily Rosenman, Priti Narayan

Notice bibliographique

RevueDialogues in Human Geography · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing, Finance, and Neoliberalism
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountabilityPandemicPublicsSociologyIdentity (music)Field (mathematics)Political economyPolitical scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)EconomyEconomicsLawAestheticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This commentary builds on Doreen Massey's thinking on the economy and relationality to ask: who gets to produce economic knowledge and whose lives does research make visible as economic matters of concern? These questions have been thrown into sharp relief as a result of the COVID-19 pandemic. While the pandemic has highlighted the need for better infrastructures of care, it has also demonstrated that the mission of ‘saving the economy’ from the ravages of COVID-19 has not centred the concerns of those who have experienced the crisis most acutely. Drawing inspiration from the various economic subjects who continue to make, re-make, and articulate the economy through regular shocks and crises – workers, caregivers, and people marginalized by identity or geography – this commentary makes a case for a public economic geography that rethinks who is taken seriously as an ‘expert’ on the economy, and to what publics the field speaks. This, at its heart, is a radical rethinking of accountability, calling on economic geographers to ask: what should research do for whom, and how?

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)0,086
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,149
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0860,149
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0140,114
Communication savante0,0280,048
Science ouverte0,0050,016
Intégrité de la recherche0,0250,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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