Collecting data on a global scale: from local to international and back again
Notice bibliographique
Résumé
In the atomic world ushered in by the detonation of the first atomic bombs over Japan in 1945, radioactive strontium (or strontium-90), a by-product of nuclear explosions, soon emerged as a substance of popular, political, and strategic concern. This article considers three data collection programs that established strontium-90 as a global problem while representing different strategies to construct the global dimension — a secret data collection program, code-named Project Sunshine, conducted by the US Atomic Energy Commission taking advantage of the US diplomatic and military networks around the globe; a data collection project organized by the UN at an inter-governmental level; and the Baby Tooth Survey, mounted by a group of concerned citizens and public-minded scientists in St. Louis, Missouri, to reconstruct the effects of the world-wide weapons-testing activity on the local children. All three data collection programs were traversed by cold war tensions but ultimately helped to turn the tide on nuclear weapons testing and led to the signing of the first partial atomic test ban treaty in 1963. While the single projects have already received historical attention, viewed together they invite us to rethink the categories of the «local» and the «global» as articulated around the problem of global fallout.
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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 | 0,034 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,015 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».