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Enregistrement W4385465093 · doi:10.1515/iph-2023-2003

Spatial Histories: Geography, Memory, and Alternative Narratives of the Iranian Revolution of 1979

2023· article· en· W4385465093 sur OpenAlexaffabout
Azar Masoumi, Ronak Ghorbani

Notice bibliographique

RevueInternational Public History · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSoutheast Asian Sociopolitical Studies
Établissements canadiensYork UniversityCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeHistoriographyHistoryEmbodied cognitionCapital (architecture)Historical geographyGenealogyGeographyLiteratureHuman geographyEconomic geographyAncient historyEpistemologyArchaeologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In distinction from the overwhelming tendency to conceive history primarily in terms of its temporal chronologies, this paper considers the spatiality of history and historical memory. Engaging with seven Oral History interviews with diasporic Iranians in Toronto on the Iranian Revolution of 1979, we show that narratives of historical events are deeply shaped by the geographical location of narrators: those emplaced in differing geographical locations at the time of the Revolution not only remember disparate events, but also associate distinct temporal points with the Revolution. For instance, while those remembering the Revolution from the capital city of Tehran produce narratives that closely align with the official historiography of the Revolution (such as in recounting street protests and the culmination of the Revolution on February 11th, 1979), others remember events and dates that are only peripheral to official accounts (such as the arson at Cinema Rex on August 19th, 1978, or the hostage crisis that lasted from November 4th, 1979 to January 28th, 1980). In other words, both the content of memories (what narrators remember) and their temporal associations (which dates narrators recall) are informed by the embodied geography of memories. Hence, those whose geographical locations diverge from the largely capital-focused vantage point of official histographies produce narratives that diverge from these accounts. In short, geography and embodied emplacement are central to historical narrative, whether authoritative or narrated form geographical margins.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,718
Score d'incertitude au seuil0,828

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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