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Enregistrement W4408600647 · doi:10.24043/001c.132354

Memory and Forgetfulness of the Flood: Meaning and Nostalgia in Thousand Island Lake (Qiandaohu), China

2025· article· en· W4408600647 sur OpenAlexvenueno aff
Cao Li, Adam Grydehøj

Notice bibliographique

RevueIsland Studies Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural Heritage Management and Preservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlood mythChinaMeaning (existential)HistoryGeographyArchaeologyPhilosophyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Islands are often associated with sites of memory, forgetting, and nostalgia. People find islands in the world and imbue them with social and cultural meaning. Drawing upon studies of islands as sites of memory and forgetting, and taking the case of Thousand-Island Lake (Qiandaohu) in Zhejiang, China, this paper argues that it is important to denaturalise island geographies when considering the social and cultural roles they play. Thousand-Island Lake is a result of the construction of Xin’anjiang Dam and Reservoir in 1958-1962, which flooded Chun’an Valley, submerging Lion City and transforming the surrounding mountain peaks into lake islands. Having developed into a tourist destination in the 1980s, Thousand-Island Lake has become a site for nostalgic heritage. The submergence of Lion City at the bottom of the lake has saved it from the fate of so many modernised Chinese cities and paradoxically made it emotionally accessible for nostalgic memorialisation. Dragon Mountain Island and Honey Mountain Island have accrued new meanings as islanded heritage sites, while numerous other lake islands have been given narrow and changeable tourist-oriented themes. The need for connection with a reconstructed past and the requirements of the tourism industry have been important for the formation of islands as islands in Thousand-Island Lake.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,230

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2025
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Résumé présentoui

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