Notice bibliographique
Résumé
Years ago, I had an argument about the possibilities of doing North Korean history.I was less than optimistic: too much Kim Il Sung, too much propaganda, not enough sources-or so I thought.In this book, I try to prove myself wrong.Along the way, I owe a debt to a succession of motivated students.They pestered me about North Korea because they knew enough not to believe the caricatures in our media.Textbooks on Korean history in my own student days simply stopped talking about the North after the civil war-half the peninsula erased.My own studies provided me with no better answers.I preferred simply to avoid the topic altogether, as it is always easier to critique than to offer alternatives.My students were unfazed by my frowns, however.Their irksome questions kept coming.This book is, ultimately, a cantankerous teacher's attempt to make amends and offer something of an answer, however belated, to those pesky yet valuable queries.Along the way, I've received much prodding from a wide array of colleagues and scholars, who have made this work possible and much richer.All the shortcomings remain my own.I have the good fortune to study at a university devoted to thinking globally about East Asia, the University of Toronto.I'm grateful to my colleagues who have presented formal seminar critiques of chapters of this work-Yi Gu and Lisa Yoneyama-and to others who have taken the time to read and discuss specific issues and comparative approaches, including
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,365 | 0,236 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».