Bibliographic record
Abstract
Door corona is de samenleving minder maakbaar gebleken. Het virus trekt zich weinig aan van nationale grenzen en is overal. Wat zijn mogelijke effecten van corona op historisch besef? Wordt het een breukervaring tussen verleden en toekomst, een point of no return? \nIn mijn afscheidsrede ga ik in op de conceptualisatie mens, geschiedenis en natuur. Het streven naar planetary health en een ecologisch verantwoorde toekomst vraagt om een nieuwe geschiedenis. Ons geschiedbeeld berust op een mens/natuur dualisme dat diepgeworteld is in het westerse denken. Onder invloed van kapitalisme en industrialisatie plaatste de mens zich als actieve actor tegenover een passieve natuur. Inmiddels zijn we hard op weg naar een zelfgecreëerde ecocide. \nHet idee van de natuur als een beheersbare entiteit buiten ons is niet universeel, maar een cultureel historische voorstelling die zich via oudere interpretatiekaders aan ons voordoet. \nAls mensen zich bewust worden van deze interpretatiegeschiedenis, kan meer ecologisch historisch besef ontstaan. \n \nThe corona virus has made society less feasible. The virus ignores national borders and is everywhere. What are the possible effects of corona on historical consciousness? Will it be a rupture experience between past and future? A point of no return? In my farewell speech I
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.002 |
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".