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Enregistrement W4398255751 · doi:10.1017/bjt.2024.23

The history of science through the prism of race

2024· article· en· W4398255751 sur OpenAlex
Elise K. Burton, Sayori Ghoshal

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBJHS Themes · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistory of Science and Natural History
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRace (biology)PrismComputer scienceSociologyOpticsPhysicsGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract One methodological approach to grasping a ‘big-picture’ history of modern science involves tracing the complex entanglements between scientific knowledge and the development of racism and racialized economic systems. Indeed, no historical account of any scientific field can be complete without acknowledging the role of race as an intellectual, social or economic factor. We substantiate this argument through a synthetic review of three overlapping threads in the historiography of science. First, historical research on ‘race science’ has analysed the formation of disciplines directly involved in constructing scientific concepts of race, including medicine, anthropology, linguistics, phrenology, psychology, archaeology and genetics. Second, historians have demonstrated that connections between race and science are not limited to the domain of race science. Rather, European imperial expansion, colonialism and capitalism created the foundational infrastructures undergirding the emergence of modern professional science. Finally, new research shows how race remains covertly embedded in theoretical frameworks, statistical formulae and technological devices still used by scientists today. Through these examples, we perceive a big-picture history of science in which its co-constitution with race links localized case studies and imperial narratives across space and time.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,725
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,010
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,206 · 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