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Enregistrement W4416552518 · doi:10.5070/t8.43245

Racial Performance at Sea: Race, Region, and Empire on the Empress of Australia

2025· article· W4416552518 sur OpenAlexaboutno aff
Felicia Bevel

Notice bibliographique

RevueJournal of Transnational American Studies · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian American and Pacific Histories
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhite (mutation)DepictionContext (archaeology)EmpireMeaning (existential)Order (exchange)British Empire

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the 1928–1929 world cruise of the Empress of Australia, a ship owned by the Canadian Pacific Railway Company. Drawing upon concert programs, passenger accounts, Canadian Pacific official publications, and historical newspapers, it focuses on a concert that happened while the ship was at sea. It examines three songs—“Ol’ Man River,” “Hawaiian Memories,” and “Chu Chin Chow”—to show how nostalgia for the American South found purchase beyond US borders next to representations of a mysterious “Orient” and tropical Pacific. Situating this voyage within the larger context of Canadian nationhood and the Canadian Pacific’s investment in the British empire, I argue that the combination of these songs on a ship bound for sites of white empire did two things. One, it reassured white passengers that the racial order of the southern past would continue in the present. Second, it reinforced their experiences in China, Hawai'i, and other stops during the cruise. Through their depiction of Blacks and Asians as submissive and alien, these songs collectively romanticized and exoticized people of color and the places they inhabited—whether living in the wake of slavery in the American South or under US and British imperialism in the Pacific. Ultimately, this article demonstrates the importance of the transnational for understanding the export of nostalgic representations of the American South and how they adopted new meaning outside of a US context.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,008
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,304 · 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'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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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