“We Were Called Low-Grades” : Current Archival Approaches to the Digitization and Dissemination of Eugenics Collections
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This thesis examines the current methodological approaches to digital access and dissemination of eugenics archives. It looks in-depth at four institutions from around the world which provide some means of digital access to a specific eugenics collection that they control: the Wellcome Collection within the Wellcome Library in London, the Image Archive on the American Eugenics Movement founded in part by the Cold Springs Laboratory in New York, the Canadian Eugenics Archive, and the State Institute for Race Biology at the Uppsala University Library Special Collections in Sweden. The complexity of archival methodology and thought has evolved over the course of the past few decades, with more and more institutions recognizing the historical bias of their collections and many working towards combating these biases to bridge knowledge gaps and provide more detailed and nuanced understanding of their materials. With the development of the internet, and the pressure for heritage institutions to turn towards more digital methods of dissemination of their collections, there has been fierce debate as to good practices towards implementing these digital means of access and dissemination. Collections which contain historically problematic materials, such as eugenics collections, can make digitization and digital methodologies particularly difficult. This thesis serves as a groundwork for the development of good institutional methodologies in terms of digitization of eugenics-related materials by comparing the available methodologies employed by four institutions holding materials which were particularly significant during the period of legally applied eugenics on their respective populations.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle