Сучасні прояви традиційної культури слов'ян у Північній Америці
Bibliographic record
Abstract
3-4'2010 Народознавчі Зошити 474 ти розпочнуть свою відповідь з "ні, але...".(Наприклад, Р. Браун визнає лише елітарну та популярну культури, а фольклор виокремлює як категорію, а Д. Йодер подає популярну культуру як продовження народної).Як ми вже зазначали, єдиний загальноприйнятий чинник розмежування цих двох сфер культур пов'язаний зі способом їх трансмісії.Виконання чи продукування однією особою чи невеликою групою людей вважають фольклором.Загальні, масово поширені події чи елементи відносяться до попкультури.Звичайно, це надто примітивний поділ.Є цілий ряд інших характеристик та винятків.Тож для тих, хто не спеціалізується у цих питаннях, певне набагато краще і цікавіше асоціювати кожну категорію із прикладом, аніж розпочинати скрупульозну класифікацію.Всім, хто цікавиться популярною культурою провінції Альберти, я б порадив прочитати статті попереднього тому журналу Alberta.Для тих, хто насамперед вивчає фольклор, варто ознайомитися з працями Р. Ґард (Gard 1967(Gard [1945]]), Герберта Галперта (Halpert 1944), відповідні розділи із I. Фовк (Fowke 1976), також вартує ознайомитися з науковими звітами Alberta Culture's Historic Sites Service.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.006 |
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".