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Enregistrement W747334523 · doi:10.1353/gpq.2015.0039

Badlands: A Geography of Metaphors by Ken Delgarno (review)

2015· article· en· W747334523 sur OpenAlexaboutno aff
Michael Farrell

Notice bibliographique

RevueGreat plains quarterly · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographies of human-animal interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArchaeologyLandformGeologyHistoryGeographyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reviewed by: Badlands: A Geography of Metaphors by Ken Delgarno Michael Farrell Badlands: A Geography of Metaphors. By Ken Delgarno. Foreword by Ross King. Markham on: Red Deer Press, 2014. ix + 194 pp. Illustrations, bibliography. $45.00 paper. It takes an unusual personality to fall in love with badlands and then to spend a lot of time poking around in them. Either one is a romantic at heart, taken by the poetic shapes of eroded landforms and the intense colors of mineral- laced clays, or one is an outlaw on the run looking for an impenetrable secluded place to hide out where nobody in their right mind would try to follow. Ken Delgarno is clearly among the first group. His coffee table book of color photographs made in eleven southern Canadian or northern US Plains locations speaks to an obsessive compulsion to carry camera equipment into fairly inhospitable landscapes and to seek out viewpoints that portray “the most surreal and magical terrain you can imagine.” Badlands are places where the bones of the earth show through. Mostly hot and dry in the good months, home to snakes, antelope, and raptors, badlands are not easy on humans. Formed initially when the last ice age ended as retreating glaciers and rushing water sculpted canyons and valleys, badlands are usually found in semiarid regions that today are subject to the erosional forces of occasional cloudbursts and nearly constant winds. Many of the bizarre formations created by all this erosion are composed of exotic volcanic soils, like bentonite, that make for sparse vegetation, treacherous roads after a rain, and stunning visuals for those willing to take the time and effort to actually get off the road and explore. Ken Delgarno offers us a dozen or more views in each of his chosen Northern Plains locations. Many of his images, taking advantage of modern digital camera technology, make use of “high dynamic range” or nighttime “light painting” techniques. The result is a complex visual portrait of each of these hidden gems. Delgarno visited his locations in a variety of seasons and weather conditions, shooting at night and during the golden hours of sunrise or sunset. Badlands tend to have rich colors that all but disappear during the middle of the day when the sun is high, making the colors become bleached and faded. So he paid his dues to bring home the many striking images that fill this volume. My only complaint is that I wish he had included detailed maps of his chosen locations and their geographic relation to each other. It is obvious that Ken Delgarno’s literary and poetic self also fell in love with these badlands. Each photograph is captioned with a poetic title that he has found in the works of Canadian and American authors. And each chapter includes several pages of text offering personal anecdotes and outlining the location’s history and geography, great stuff like the caves where Butch Cassidy and his gang hid or the location of a wall of rock art that depicts a Blackfoot battle with enemy Plains tribes. In this sense Badlands is also a travelogue or potential visitor’s guide. [End Page 317] Michael Farrell net Television/Agricultural Leadership, Education and Communication University of Nebraska–Lincoln Copyright © 2015 Center for Great Plains Studies, University of Nebraska–Lincoln

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,305
Écart entre enseignants0,278 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2015
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Résumé présentoui

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