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Enregistrement W4385695929 · doi:10.1525/ch.2023.100.3.114

Review: <i>A Place at the Nayarit: How a Mexican Restaurant Nourished a Community</i>, by Natalia Molina

2023· article· en· W4385695929 sur OpenAlexaboutno aff
Jeffrey M. Pilcher

Notice bibliographique

RevueCalifornia History · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistory of Science and Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIconDownloadCitationFolklifeLibrary scienceArt historyHistoryMedia studiesSociologyWorld Wide WebComputer scienceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Book Review| August 01 2023 Review: A Place at the Nayarit: How a Mexican Restaurant Nourished a Community, by Natalia Molina Natalia Molina. A Place at the Nayarit: How a Mexican Restaurant Nourished a Community. Oakland: University of California Press, 2022. 312 pp. Illustrations. Hardcover $29.95. Jeffrey M. Pilcher Jeffrey M. Pilcher JEFFREY M. PILCHER is a professor of history at the University of Toronto and author of Planet Taco: A Global History of Mexican Food (2012). jeffrey.pilcher@utoronto.ca Search for other works by this author on: This Site PubMed Google Scholar jeffrey.pilcher@utoronto.ca California History (2023) 100 (3): 114–116. https://doi.org/10.1525/ch.2023.100.3.114 Views Icon Views Article contents Figures & tables Video Audio Supplementary Data Peer Review Share Icon Share Facebook Twitter LinkedIn Email Tools Icon Tools Get Permissions Cite Icon Cite Search Site Citation Jeffrey M. Pilcher; Review: A Place at the Nayarit: How a Mexican Restaurant Nourished a Community, by Natalia Molina. California History 1 August 2023; 100 (3): 114–116. doi: https://doi.org/10.1525/ch.2023.100.3.114 Download citation file: Ris (Zotero) Reference Manager EasyBib Bookends Mendeley Papers EndNote RefWorks BibTex toolbar search Search Dropdown Menu toolbar search search input Search input auto suggest filter your search All ContentCalifornia History Search Accessibly written and full of personal and scholarly insights, this book fulfills the promise of its subtitle, describing a diverse community centered around Los Angeles’s storied Nayarit restaurant. The “place” in the title is likewise aptly chosen, referring not only to the restaurant’s booths and workstations but also to the place-making and place-taking of customers and employees as they made a home for themselves and claimed their right to the city. Natalia Molina’s social history of a restaurant complements scholarship dedicated to political and union organizing by portraying the “many other ethnic Mexicans who did not fight for civil rights or decent labor conditions but still sought dignity and belonging in the country in which they settled” (19). The book is first a family history focused on the restaurant’s founder, Natalia Barranza, an immigrant from Mexico’s Pacific coast state of Nayarit and the author’s grandmother. Arriving in Los Angeles in... You do not currently have access to this content.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0490,045

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,187 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
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