Digital Memory Agents in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Digital Memory Agents in Canada explores memory performances and representations with different cultural and spatial relationships to Canada. It moves from discourses on place to focus on the digital or virtual space and on how certain cultures, subjectivities, or positionalities use digital media to document or represent their recollections. Embracing interdisciplinary approaches, the contributors investigate how digital media, like memories, can transcend space and time to impact individuals and communities. Chapters examine memorialization, documentation, and online activism; aesthetic productions and counter-productions of identity in literature, film, and beyond; queer and feminist archiving and consciousness-raising; and Indigenous, Métis, and Black narratives of resistance. These are narratives and research models that disrupt Canadian, hegemonic, colonial, white-centric, and patriarchal beliefs. Digital Memory Agents in Canada will be of interest to scholars and students specializing in memory studies, digital humanities, film and media studies, and cultural studies. Contributors: Jim Clifford, Matthew Cormier, Erika Dyck, Craig Harkema, Caroline Hodes, Russell J. A. Kilbourn, Jordan B. Kinder, Anna Kozak, Braidon Schaufert, Amanda Spallacci, Matthew Tétreault, Uchechukwu Peter Umezurike, Stephen Webb
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,008 |
| Communication savante | 0,014 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».