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Enregistrement W4390996934 · doi:10.1386/ghhs_00064_2

Mapping the global hip hop nation at 50: Introducing the ‘Hip Hop Atlas’ Special Issue

2022· article· en· W4390996934 sur OpenAlexaboutno aff
Sina A. Nitzsche, Greg Schick

Notice bibliographique

RevueGlobal Hip Hop Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMusic History and Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArts and Humanities Research Council
Mots-clésBoroughNarrativeHistoryGender studiesMedia studiesSociologyLiteratureArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2023, hip hop culture celebrates its 50th anniversary since its founding in The Bronx borough of New York City. The journal Global Hip Hop Studies ( GHHS ) takes this historic date as an occasion to explore the culture’s complex histories, narratives and meanings around the world in its Special ‘Hip Hop Atlas’ Double Issue. Initiated by American hip hop producer Greg Schick and co-edited with German hip hop scholar Sina A. Nitzsche, the double issue, for the first time in the journal’s history, presents sixteen concise histories from all continents of the world including Argentina, Australia, Brazil, Canada, Chile, Czech Republic, Germany, Ghana, India, Ireland, Japan, the Netherlands, Senegal, South Africa, Thailand and Ukraine. The articles explain to larger audiences interested in global hip hop culture when and how hip hop first arrived in a given country and how is has developed since its arrival. How does it combine global with local cultural, linguistic and musical forms to create unique style(s) and modes of expression? What role does it play today in its respective contexts? Providing an analytic overview of the articles written by artists, scholars and educators, the editors argue that after more than 50 years hip hop’s global evolution continues to be a powerful, fascinating and dynamic process which ranges from its existence as an established art form, popular culture and research subject in some world regions to moving towards such a status in others.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,588
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0070,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,196 · 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.

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
Publié2022
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