Мода на Дьявольской железной дороге
Bibliographic record
Abstract
В статье рассматривается связь между модой, временем, глобальным опытом современности и сложностью транснациональных отношений в контексте визуальной культуры США и Бразилии начала XX века. В ее фокусе находится набор негативов со стеклянных пластин, на которых запечатлены рабочие, мигранты из разных стран, помогавшие строить железную дорогу Мадейра—Маморе в глубине амазонских джунглей в период с 1907 по 1912 год. Они были сняты нью-йоркским модным фотографом Даной Б. Мериллом, и щелчок затвора его камеры знаменовал собой буквальную паузу в рабочем дне. Мерилл подробно документировал изношенные и потертые комбинезоны, хлопчатобумажные рубашки, функциональные брюки и утилитарные куртки, между которыми попадались разнообразные национальные детали, будь то балканский жилет или индийский тюрбан, проливающие свет на географические коммуникации индустриального модерна. Прозванная «железной дорогой дьявола» из-за огромного количества рабочих, погибших во время ее строительства от несчастных случаев и болезней, линия Мадейра—Маморе была американо-бразильским предприятием, призванным ускорить глобальный экспорт каучука и других тропических товаров из Боливии, не имевшей прямого выхода к морским путям.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 0.010 |
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".