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Enregistrement W4405487223 · doi:10.33137/cjal-rcbu.v10.43066

Objects Over People

2024· article· en· W4405487223 sur OpenAlexvenueno aff
Salma Abumeeiz

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Academic Librarianship · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePostcolonial and Cultural Literary Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsSociologyRhetoricCultural heritageMainstreamFraming (construction)NarrativeMedia studiesEmbeddednessCriticismAestheticsPublic relationsPolitical scienceEnvironmental ethicsSocial scienceHistoryLawArchaeologyLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a tradition and practice in libraries and other Western and information institutions of collecting, stewarding, and taking “cultural heritage” materials from non-Western communities or about non-Western subjects. Attention to the practice of collecting cultural heritage is heightened during times of perceived threat, vulnerability, or destruction of these materials, and the ways in which libraries and memory workers can intervene in their protection. Framed as removal and rescue, the practice and narrative around absorbing “at risk” heritage materials reveals a set of assumptions about how libraries and information institutions attempt to decontextualize themselves from the world; this essay will unpack this framing, its outcomes, whose interests it serves, and the kinds of politics it extends and legitimizes. Utilizing textual analysis of mainstream library guidelines and communications, and drawing on principles of critical librarianship, art criticism, and anti-colonial writing, which point to the embeddedness of library and information work within regimes of power, this chapter will problematize the tendency of our fields to deploy rhetorics of inclusion—and the politics that underpin that rhetoric—in its justification of heritage absorption and representation, namely, that it inherently contributes to a social justice project, is universally desired, and serves an imagined “public good.”

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)0,000
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 enseignants0,644
Score d'incertitude au seuil0,998

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,191 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
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