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Enregistrement W4380303349 · doi:10.5406/15351882.136.540.03

“Urgencies” in the Field: Three Perspectives

2023· article· en· W4380303349 sur OpenAlexaff
Thomas Grant Richardson, Jon Kay, Maida Owens, Tim Frandy

Notice bibliographique

RevueJournal of American Folklore · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueFolklore, Mythology, and Literature Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFolkloreStewardship (theology)SociologyCreativityIndigenousHistoryMedia studiesAnthropologyPolitical sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Taken from a virtual presentation at the 2021 annual meeting of the American Folklore Society, three folklorists come together to present their ongoing work under the auspices of “urgencies of the field.” Jon Kay concerns himself with the urgencies of our temporal, corporeal bodies, in addressing creativity in older adults and offering suggestions for cross-pollination between folklore studies and gerontology and creative aging. Maida Owens focuses on climate change and the radical displacement of communities, turning to the concern of what happens to cultural traditions when the people of a community must relocate. Grounded in Indigenous approaches, Tim Frandy considers a decolonizing of our minds with real-world applications that guide us toward better stewardship of the natural world and better physical and mental health practices. Three folklorists, working within the intersectionality of public and academic spheres, and expanding the reach and impact of folklore's work, are finding ways to use their skills and knowledge to address unwelcome urgencies in our world.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,253
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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