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Enregistrement W6921662570 · doi:10.7916/d8pk0dqg

Review of Barbara Lorenzkowski. 2010. Sounds of Ethnicity. Listening to German North America 1850–1914. Winnipeg:University of Manitoba Press

2012· other· en· W6921662570 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueColumbia Academic Commons (Columbia University) · 2012
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermanActive listeningHistoriographyEthnic groupConsciousnessWorld War II

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In her seminal work on the sound of German ethnicity in the Great Lakes\nregion in the six decades prior to World War I, Lorenzkowski adds an important\naural dimension to the historiography of German culture in North\nAmerica. By studying past sounds of rural Waterloo County, Ontario and\nindustrialized urban Buffalo, New York, she allows her readers to tune in to\nthe public and private worlds of German migrants and their self–declared\nleaders as they practiced and performed their ethnic consciousness in the\ntransnational borderland of the Great Lakes region.\nHow can our understanding of the past be deepened by the study of\nits sounds? Hearing is a process of perceiving the world and contributes to\nour daily acquisition of knowledge. “[K]nowing the world through sound,”\nas Bruce Smith suggests, “is fundamentally different from knowing the\nworld through vision” (2003:4). This notion can—and should—be applied\nto academic research; indeed, several disciplines, history included, have\nbeen experiencing a “sonic turn.” In Hearing History, sensory historian\nMark M. Smith writes about the increasing focus on the aural in historical\nresearch:“This intensification holds out to the prospect of helping to redirect\nin some profoundly important ways what is often the visually oriented\ndiscipline of history, a discipline replete with emphases on the search for ‘perspective’ and ‘focus’ through the ‘lens’ of evidence, one heavily, if often\nunthinkingly, indebted to the visualism of ‘Enlightenment’ thinking and\nways of understanding the word”.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,217 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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