The Canadian Oral History Reader
Notice bibliographique
Résumé
Despite a long and rich tradition of oral history research, few are aware of the innovative and groundbreaking work of oral historians in Canada. For this first primer on the practices within the discipline, the editors of The Canadian Oral History Reader have gathered some of the best contributions from a diverse field. Essays survey and explore fundamental and often thorny aspects in oral history methodology, interpretation, preservation and presentation, and advocacy. In plain language, they explain how to conduct research with indigenous communities, navigate difficult relationships with informants, and negotiate issues of copyright, slander, and libel. The authors ask how people’s memories and stories can be used as historical evidence – and whether it is ethical to use them at all. Their detailed and compelling case studies draw readers into the thrills and predicaments of recording people’s most intimate experiences, and refashioning them in transcripts and academic analyses. They also consider how to best present and preserve this invaluable archive of Canadian memories. The Canadian Oral History Reader provides a rich resource for community and university researchers, undergraduate and graduate students, and independent scholars and documentarians, and serves as a springboard and reference point for global discussions about Canadian contributions to the international practice of oral history. Contributors include Brian Calliou (independent scholar), Elise Chenier (Simon Fraser University), Julie Cruikshank (University of British Columbia), Alexander Freund (University of Winnipeg), Steven High (Concordia University), Nancy Janovicek (University of Calgary), Jill Jarvis-Tonus (independent scholar), Kristina R. Llewellyn (Renison University College, University of Waterloo), Bronwen Low (McGill University), Claudia Malacrida (University of Lethbridge), Joy Parr (Western University), Joan Sangster (Trent University), Emmanuelle Sonntag (Université du Québec à Montréal), Pamela Sugiman (Toronto Metropolitan University), Winona Wheeler (University of Saskatchewan), and Stacey Zembrzycki (Concordia University).
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 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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,005 |
| Communication savante | 0,014 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,181 | 0,043 |
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 ».