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Enregistrement W6927483692 · doi:10.34616/fs.19.2.108.115

The Case of Poland: Encouraging Human Geography through Lesbian Studies

2019· article· en· W6927483692 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniwersytet Wrocławski · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical Geography and Geographical Thought
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLesbianHuman sexualityTranscription (linguistics)Meaning (existential)Presentation (obstetrics)Intersectionality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What follows is a direct transcription of the conference paper that I gave during the very prestigious Annual International Conference 2018 of the Royal Geographical Society (with the Institute of British Geographers). It took place at the Cardiff University, Wales, UK, on 28-31 of August, 2018. I gave this presentation within the very same panel session that I organised together with Kath Browne from the Maynooth University in Dublin, Ireland, and Catherine J. Nash from the Brock University in Canada. Our session, which I was also honoured to chair, was titled Engaging Contemporary Sexual-Gendered Realities: Geographies of Feminisms, Sexualities, and Beyond1 . Five presentations were part of the panel, including mine. The 20-minute paper was fortified with a PowerPoint presentation, which, of course, is irrelevant to the purposes of the transcription herein. Even though I have decided to keep the title of this transcription in compliance with the title of that presentation, its potential and meaning is much greater. Thinking of a proper academic article that I could develop based on that paper, I would probably make it a point to emphasise the significance of the intersections between sociology and geography, and how they affect my local ambitions to introduce (into the Polish academia) geographies of sexualities on the one hand and interdisciplinary lesbian studies on the other. The paper presented below reflects on the implications of this experience and stance of mine.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,322 · 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'étudeSans objet
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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