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Enregistrement W4394775243 · doi:10.1353/fta.2022.a924439

Dirty Industry, Heritage, and the Erasure of Immigrant Pasts

2022· article· en· W4394775243 sur OpenAlexaboutno aff
Mirjana Lozanovska

Notice bibliographique

RevueFuture Anterior Journal of Historic Preservation History Theory and Criticism · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural Heritage Management and Preservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationNarrativePoliticsIndustrial heritageEthnologyHistoryPolitical scienceSociologyCultural heritageEconomyEnvironmental ethicsArchaeologyCultural heritage managementLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Industry is dirty, and land, soils, and sites remain toxic even after operations have diminished or closed. Dominant heritage frameworks, aligned with narratives that serve national interests, and environmental plans, have not yet imagined the heritage futures of industrial landscapes— nor the narratives that link the industrial pasts of workers to the present and the future. Significant labor histories are frequently diminished, marginalized, or omitted altogether. Major nation-building industries in Australia, America, Canada and northern Europe were dependent on immigrant labor drawn from Asia, Europe, and South America, and their stories are embedded in the large tracts of industrial sites that have become wastelands of defunct and demolished structures. “Dirty” extends onto a linguistic terrain of “dirty histories” and the silencing of particular histories parallel the masking of environmental toxicity. Focusing on the Port Kembla steelworks in Australia, this article examines immigrant industrial labor history and develops a perspective from which to rethink heritage practice and the theoretical development of critical carbon. If critical carbon is conceptualized as a matter that concerns both the exploitation of land and of peoples, this article argues that heritage practice needs to develop projects around immigrant heritage sites such as the steelworks.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,894
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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