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Enregistrement W4381834841 · doi:10.1080/24694452.2023.2193249

Understanding “Islandness”

2023· article· en· W4381834841 sur OpenAlexaff
Aideen Foley, Laurie Brinklow, Jack Corbett, Ilan Kelman, Carola Klöck, Stefano Moncada, Michelle Mycoo, Patrick D. Nunn, Jonathan Pugh, Stacy‐ann Robinson, Verena Tandrayen‐Ragoobur, Rory Walshe

Notice bibliographique

RevueAnnals of the American Association of Geographers · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIsland Studies and Pacific Affairs
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesBirkbeck, University of LondonUniversity of MauritiusNatural Environment Research CouncilSight Research UKNewcastle UniversityColby College
Mots-clésEpistemologyIdentity (music)SociologyContext (archaeology)NarrativeAestheticsGeographyPhilosophyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Islandness is a contested concept, not just between disciplines but also cultures, entangled with what islands, island studies, and island identity are understood to be. The purpose of this article is to explore some of these different meanings, without necessarily unifying or reconciling them, with the aim of keeping multiple understandings of islandness in creative tension. We begin by considering islandness as smallness, recognizing that though many entry points into island studies relate to size in some way, what constitutes small is dependent on both context and worldview. Next, we consider islandness as culture, and the concept of island identity, which is expressed in varied forms. Finally, we consider framings of islands as others, and the extent to which contemporary narratives linked to islands are really inherent to islands or not. Ultimately, we conclude that although there is much to be gained from appreciating differing understandings of islandness, these multiple meanings make it critical to reflect on context wherever the term is used, and exercise care in assigning attributes and outcomes to islandness.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,034
Communication savante0,0070,016
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations74
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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