How to Analyse the Gap: Lost Knowledge and Migration – An Introduction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Knowledge is not only relevant to migrants themselves, who have acquired, moved, translated, or adapted bodies of knowledge throughout history. The spatial dimension of migrating knowledge has two sides, since knowledge always originates from specific local or regional settings, including practical or everyday-life knowledge. In many cases, such bodies of knowledge are transported by migrants with specific agency, depending on the context of migration. However, the history of migrant knowledge is mainly written and understood as a story of negotiation, adaptation or ignorance. Consequently, research on migrant knowledge and its application is usually limited to processes during, and especially after, migration, the places of arrival, the ‘import’ of knowledge through migrants and their adjustment, or the translation of old bodies of knowledge to a new social environment to prevent devaluation or ignorance. The origins of migrating knowledge, however, often remain unexamined. This oversight leaves crucial questions unanswered in understanding the complex processes of knowledge transfer. This special issue is particularly interested in ‘lost knowledge’ as a new field of historical migration studies. This introduction and the contributions ask what happened to the places of origin after the departure of local or regional knowledge agents? How did the outflow of knowledge and ideas affect the development of these places? What coping strategies can be observed to replace or substitute the knowledge lost through outward migration?
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».