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Enregistrement W4399604148 · doi:10.1093/ahr/rhae018

Weijing Lu. <i>Arranged Companions: Marriage and Intimacy in Qing China</i>.

2024· article· en· W4399604148 sur OpenAlexaffabout
Grace S. Fong

Notice bibliographique

RevueThe American Historical Review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaPolitical scienceGender studiesPsychologySociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Arranged Companions: Marriage and Intimacy in Qing China, Weijing Lu aims her critique at “ahistorical assumptions about arranged marriage” in late imperial China in which young men, but especially young women and girls, were forced into conjugal relations with strangers selected by their parents (4). Such stereotypical narratives about China’s past practices were constructed by the modernizing May Fourth Movement in the early twentieth century in contrast to the Western model of freedom of individual choice based on romantic love. To deconstruct this monolithic view, Lu seeks to show the richness and complexity of this cultural phenomenon in late imperial China, especially during the High Qing period (late seventeenth to early nineteenth century), when the ideal and practice of perfect-match marriage and marital companionship constituted a strong cultural trend among the scholarly elite in the affluent southeast Jiangnan (Yangzi River Delta) region. Although this argument can be made without addressing or reproducing the reductionist perspective or rhetoric of May Fourth modernity, Lu’s extensive research on marital practices and sensitive interpretation of men’s and women’s personal writings on and in marriage offers rich insights into a ubiquitous experience that has received little attention on a large scale by historians.

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)0,001
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,002

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,231 · 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
GenreSynthèse

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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