Bibliographic record
Abstract
Certains ethnohistoriens ont récemment suggéré que leur tâche n’est pas tant de faire émerger la cohérence que de démontrer comment les hiérarchies de crédibilité sont créées et requièrent une théorie d’inscriptions. Dans cet article, je propose que de récents travaux d’anthropologie linguistique sur l’entextualisation et la recontextualisation offrent des outils cruciaux pour cette entreprise historique. En particulier, je m’attarde aux façons dont les rapports annuels de santé publique publiés pendant l’occupation américaine des Philippines ont eu recours à l’effacement ainsi qu’à l’incorporation afin de minimiser les initiatives philippines de santé publique au début du vingtième siècle. En réfléchissant sur les raisons menant à la ventriloquie, plutôt qu’à l’effacement, je complexifie les idées concernant la relation entre silence et pouvoir. L’analyse textuelle sert ici à remettre en question les prétextes de la présence impériale américaine présentée comme bénéfique pour la santé du peuple philippin, en théorisant la relation entre le silence et l’effacement.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".