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Enregistrement W4382278939 · doi:10.1515/9780773552555

Studying Arctic Fields

2017· book· en· W4382278939 sur OpenAlexaboutno aff
Richard C. Powell

Notice bibliographique

RevueMcGill-Queen's University Press eBooks · 2017
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticGeographyEnvironmental scienceComputer scienceOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years the circumpolar region has emerged as the key to understanding global climate change. The plight of the polar bear, resource extraction debates, indigenous self-determination, and competing definitions of sovereignty among Arctic nation-states have brought the northernmost part of the planet to the forefront of public consideration. Yet little is reported about the social world of environmental scientists in the Arctic. What happens at the isolated sites where experts seek to answer the most pressing questions facing the future of humanity? Portraying the social lives of scientists at Resolute in Nunavut and their interactions with logistical staff and Inuit, Richard Powell demonstrates that the scientific community is structured along power differentials in response to gender, class, and race. To explain these social dynamics the author examines the history and vision of the Government of Canada’s Polar Continental Shelf Program and John Diefenbaker’s “Northern Vision,” combining ethnography with wider discourses on nationalism, identity, and the postwar evolution of scientific sovereignty in the high Arctic. By revealing an expanded understanding of the scientific life as it relates to politics, history, and cultures, Studying Arctic Fields articulates a new theory of field research. Advocating for a greater appreciation of science in the remote parts of the world, Studying Arctic Fields is an innovative approach to anthropology, environmental inquiry, and geography, and a landmark statement on Arctic science as a social practice.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,870
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,235 · 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.

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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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