Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Dieser Artikel beschreibt den Gebrauch (archivierter) Oral Histories als prozess-generierte Daten. Er erklärt, wie SozialwissenschafterInnen solchen Daten sachkundig lokalisieren und benutzen, und wie sie die Eigenschaften solcher Daten systematisch und effektiv beurteilen können. Der Artikel beschreibt Oral History als eine Methode und als eine Quellen- bzw. Datenform; er beschreibt Gesichtspunkte der Oral History, die die Datenanalyse und -interpretation beeinflussen, einschließlich Projektdesign, Aufnahmetechnologie, Interviewstrategien, Interviewerfähigkeiten und -training, die Beziehung zwischen Interviewer und Interviewpartner und die dialogische Konstruktion der Quellen, rechtliche und ethische Aspekte, Zusammenfassungen und Transkripte sowie die Oralität der Quellen und die Bedeutung, sich die Quellen anzuhören. Der Artikel problematisiert dann den Gebrauch von Oral History als Quellen, indem Subjektivität, Erinnerung, Retrospektivität und Narrativität erörtert und die Bedeutungen, Werte und Gültigkeit solcher Daten untersucht werden.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.050 | 0.026 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.022 |
| Open science | 0.030 | 0.003 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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 it