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Enregistrement W599397124

Furs and Fabrics, Transformations, Clothing and Identity in East Greenland

2004· book· en· W599397124 sur OpenAlexfundaboutno aff
Cunera Buijs

Notice bibliographique

RevueLeiden Repository (Leiden University) · 2004
Typebook
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCrafts, Textile, and Design
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArctic Institute of North America
Mots-clésClothingArcticGeographyArchaeologyEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Today Arctic clothing is an important research topic. The first European researchers were \n fascinated by the Greenlander’s sophisticated technology, and they brought clothing, \n kayaks and hunting equipment back to Europe. Researchers still admire the quality of the \n techniques used to produce a balanced material culture that was perfectly adapted to the \n Arctic environment. Fur clothing was much better suited to meet the Arctic challenges \n than the Europeans’ woolen garments. Nevertheless, Inuit clothing changed rapidly \n under the influence of European culture. Nowadays, Greenlanders wear baseball caps, \n military jackets and Nike shoes. Compared to the excellent hand-made fur clothing of the \n Inuit, European mass-produced fabrics seem to represent a step backwards. Why did the \n East Greenlanders break with the traditions of their ancestors? Why did they abandon \n most of their perfectly adapted and beautiful fur clothing, and why did they adopt new \n styles of dress? This book discusses the social implications of the changes in the clothing \n of Tunumiit (East Greenlanders)1 in relation to processes of social and cultural change in \n the East Greenlandic society Dit proefschrift is uitgegeven in de reeksen: CNWS Publications en Mededelingen van het Rijksmuseum voor Volkenkunde ; no. 32 CNWS Publications en Mededelingen van het Rijksmuseum voor Volkenkunde no. 32

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,172 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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