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Enregistrement W4390080009 · doi:10.32316/hse-rhe.2023.5209

Daniel S. Moak, From the New Deal to the War on Schools: Race, Inequality, and the Rise of the Punitive Education State

2023· article· en· W4390080009 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Jon Shelton

Notice bibliographique

RevueHistorical Studies in Education / Revue d histoire de l éducation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCritical Race Theory in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPunitive damagesRace (biology)State (computer science)InequalitySociologyCriminologyGender studiesPolitical scienceLawComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

chapters will be equally of interest to researchers in the history of children's literature and childhood, to educators at all levels, and to specialists in Canadian and Atlantic literature.The collection ends with "Afterwords," a grouping of interviews, letters, and creative responses, which hints at what makes this collection so valuable and still rare in academic literary studies.That section includes interviews with Satu Koskimies and Vilja-Tuulia Huotarinen, authors of a novel, Emilia Kent, which picks up where Emily's Quest leaves off; Holly Cinnamon's beautiful poem about "that queer redheaded girl next door" (290); a piece by Rosalee Peppard Lockyer that imagines Katie Maurice (Anne's imaginary friend) writing a poem for "My Maud" (295); and Kit Pearson's letter to Maud that ends "your protégé, Kit Pearson" (302) These end-pieces insist that the conversation with Montgomery's work continues among readers and writers, and, whether it was intentional or not, the writing throughout is conversational, lucid, and accessible to all adult readers of Montgomery.The collection is concerned with the wide conversation that surrounds Montgomery's novels, and it models that broad audience and conversation.It is a book both for scholars and for the "Maud Squad."

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,006
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,314 · 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
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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