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Enregistrement W7050744830

9781317358312.pdf

2017· other· en· W7050744830 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueOAPEN (The OAPEN Foundation) · 2017
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Plasma Interactions and Diagnostics
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemocratizationMinority rightsEthnic groupState (computer science)NarrativeHuman rightsShameIndigenous rightsDemonization
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ethnic minority communities make claims for cultural rights from states in different ways depending on how governments include them in policies and practices of accommodation or assimilation. However, institutional explanations don’t tell the whole story, as individuals and communities also protest, using emotionally compelling narratives about past wrongs to justify their claims for new rights protections. Democratization and Memories of Violence: Ethnic minority rights movements in Mexico, Turkey, and El Salvador examines how ethnic minority communities use memories of state and paramilitary violence to shame states into cooperating with minority cultural agendas such as the right to mother tongue education. Shaming and claiming is a social movement tactic that binds historic violence to contemporary citizenship. Combining theory with empirics, the book accounts for how democratization shapes citizen experiences of interest representation and how memorialization processes challenge state regimes of forgetting at local, state, and international levels. Democratization and Memories of Violence draws on six case studies in Mexico, Turkey, and El Salvador to show how memory-based narratives serve as emotionally salient leverage for marginalized communities to facilitate state consideration of minority rights agendas. This book will be of interest to postgraduates and researchers in comparative politics, development studies, sociology, international studies, peace and conflict studies and area studies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,222

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,8440,786

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,262 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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