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Enregistrement W7030140170

Lugares de memoria traumática

2016· book· es· W7030140170 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCommunities in ADDI (Universidad del Pais Vasco) · 2016
Typebook
Languees
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural Identity and Heritage
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpanish Civil WarFirst world warPeriod (music)Bronze
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Il y a aussi des chapitres en français. There are also chapters in English. Cap. 1. Recordar y olvidar: emprendedores y lugares de memoria, Iñaki Arrieta Urtizberea. Cap. 2. De monumentos de piedra a patrimonio inmaterial. Estrategias políticas, museológicas y museográficas de presentación de la memoria. Xavier Roigé. Cap. 3. La représentation du conflit dans les musées en Irlande du Nord : stratégies d'exposition. Karine Bigand. Cap. 4. La memoria del exilio republicano a través de sus espacios: patrimonio, turismo y museos en el territorio catalán transfronterizo. Jordi Font Agulló, David González Vázquez, Gemma Domènech Casadevall y Salomó Marquès Sureda. Cap. 5. De las trincheras al museo: sobre el reciente proceso de patrimonialización de la Guerra Civil española en Euskadi. Xabier Herrero Acosta y Xurxo M. Ayán Vila. Cap. 6. Donner corps à une mémoire et faire éprouver le passé : appréhender la muséalisation de la mémoire au Musée de la Stasi de Berlin Lichtenberg. Marie Hocquet. Cap. 7. Le visible et l’invisible des mémoires douloureuses aux musées. Dominique Chevalier. Cap. 8. Patrimonialización de lugares vinculados a memorias traumáticas: políticas públicas sobre el pasado reciente en Uruguay. Ana María Sosa. Cap. 9. Del relato oficial a la recepción de los visitantes: análisis de la puesta en escena del pasado reciente en el Museo de la Memoria y de los Derechos Humanos de Chile. Malena Bastías Sekulovic. Cap. 10. Creating Peace at the Canadian War Museum. Kathryn Lyons. Cap. 11. Promenades sur les champs de ruines. Jean-Yves Boursier.

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), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,694
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,001

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,202 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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