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Enregistrement W4378907209 · doi:10.1017/9781139629232.007

Conclusion

2023· book-chapter· en· W4378907209 sur OpenAlexaboutno aff
Traci Ardren

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitics and Society in Latin America
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMayaDiasporaMonarchyHistoryAncient historyGeographyArtEthnologyGenealogyArt historyArchaeologyPoliticsLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Today approximately 6 million people who live in the area explored in this book, but also in a diaspora that includes places like Dallas, Texas, and Vancouver, British Columbia, speak one of the many Mayan languages. Learning Mayan at home is a key component of what it means to be a Maya person in the 21st century, as Maya culture is no longer centered only on the maize agricultural system and dynastic kingship we discovered in earlier chapters. Now Maya people create hip-hop, practice law, win the Nobel prize, and also continue to farm small-scale maize fields where they plant corn, beans, and squash as did their ancestors. They live in the large cities of modern Guatemala and in small villages high in the remote mountain ranges of Belize. They do not agree on what it means to be Maya, a term that originated in the colonial period 1 but was not embraced by people in the area until much later. They do not agree if the name “Maya” is even meaningful to all of them in the same way, 2 other than describing their language family. However, from an outside perspective, Maya culture has both transformed and survived and is an example of one of the most resilient cultures known to scholars of history and culture. But how did we go from royal palaces to hip-hop? What happened between the 9th and 21st centuries? How do Maya people today understand their glorious ancient past – the queens, hieroglyphic panels, and masterpieces of art? What parts of the ancient daily lives we have just discussed are still salient to Maya people today?

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,718
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2820,127

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,220 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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'admission1
Résumé présentoui

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