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Enregistrement W4388099617 · doi:10.7202/1107308ar

Toward ‘Fugitivity as Method’

2023· article· en· W4388099617 sur OpenAlexvenueno aff
Leslie Gross-Wyrtzen, Alex A. Moulton

Notice bibliographique

RevueACME · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCaribbean history, culture, and politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousSociologyGender studiesNarrativeRacismHegemonyPoliticsPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent studies on fugitivity, marronage, and other forms of flight from racial violence and dehumanization have mapped a historical and spatial archipelago of Black and Indigenous freedom struggles across the Caribbean and the Americas. Narratives of fugitivity recuperate the diverse and widespread practices of resistance and refusal that have always accompanied racial violence in these geographies. While scholars have demonstrated the ongoing-ness of racial violence from the plantation to the present, studies on fugitivity remain largely confined to the historical period of chattel slavery, having the unintended effect of rendering plantation futures hegemonic in the present. In addition, the majority of studies have confined analysis to the “New World” despite the prevalence of fugitive practices in other spaces of colonial and racial capitalist domination. Rooted in Black geographies, this special issue asks what fugitivity—as a historical phenomenon, analytical category, and political practice—adds to our understanding of the production of space and subjects today. As a method, fugitivity travels across disciplinary boundaries and multiple spacetimes, charting the entanglements of geographies of racial violence and the freedom practices of racialized people. The articles in the special issue are unified by a concern for how fugitivity, as a method of knowledge-making, kin-making, and place-making, elude the enclosure of traditional politics and how collective, rather than individual, resistances forge alternative spaces in excess but never fully outside of dominant geographies.

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)0,055
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0550,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0120,141
Communication savante0,0260,036
Science ouverte0,0050,013
Intégrité de la recherche0,0090,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations53
Publié2023
Routes d'admission1
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