<scp>Class, Relationships, and the Art of Historical Imagination:</scp> <i>An Oral History Interview with Daniel James</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Daniel James, a preeminent historian of the Argentine working class and Peronism, has fundamentally transformed how we understand Latin American labor history. This oral history interview, conducted by four of his former doctoral students, explores the personal, intellectual, and methodological foundations of his pioneering work. James discusses his working-class upbringing in post-war England as the son of Communist Party militants, his formative experiences at Oxford during the late 1960s, and his introduction to Argentina during the politically charged early 1970s. The conversation traces his evolution from the social history approach of Resistance and Integration: Peronism and the Argentine Working Class (1988) through his methodological innovations in oral history with Doña María’s Story (2000) to his recent collaborative work on photography and memory in Paisajes del pasado (2025). James reflects candidly on the influence of E. P. Thompson, Walter Benjamin, and the Latin American Labor History Workshop on his scholarship, while emphasizing the centrality of relationships, empathy, and historical imagination in his approach to working-class history. The interview also addresses his teaching philosophy, his commitment to graduate mentorship, and his view of history as a moral enterprise aimed at rescuing ordinary people “from the enormous condescension of posterity.” James concludes by outlining two prospective research projects on Argentine photography and political exile.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,017 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».