Organizing Equality: Crises, Contexts, and Possibilities
Notice bibliographique
Résumé
Income inequality deepens around the globe; unemployment and low-waged precarious jobs are on the rise as traditional factory jobs shutter or relocate to the Global South and the new gig economy solidifies; extractive industries proliferate in the face of imminent climate disaster; and government funding for public goods, such as health care and education, are hitting record lows in Western nations as austerity logics prevail.In response, Indigenous-rights movements and the Black Lives Matter movement emerge and strengthen, and pro-democracy and anti-austerity movements spread from Tahir Square to Ghezi Park, from Athens to London, from Montreal to Wall Street.In 2017, these intensifying and intersecting sets of global, national, and local challenges inspired our desire to convene a conference, entitled Organizing Equality, which would tackle the pressing need to mobilize across identities, social location, abilities, and politics to address issues of economic and social inequality.Sponsored by the Faculty of Information and Media Studies at Western University and held in London, Ontario, Canada, we hoped the conference would facilitate meaningful connections between the many disparate global struggles for social, economic, and environmental justice, and would give voice to our own personal and professional frustrations with the neoliberal austerity stranglehold on our federal and local governments, media, and universities.Our goal was modest when we began, but interest in the conference far exceeded our expectations.We received proposals from a wide variety of activists, artists, and
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,055 |
| Communication savante | 0,019 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».