ON ORAL HISTORY AND THE PRODUCTION OF MEANING: NOTES FROM THE UKRAINIAN CANADA
Bibliographic record
Abstract
У своїй статті я аналізую вплив усноісторичних досліджень на конструювання сенсів культурних практик всередині спільнот, де проводяться такі дослідження, на конкретному прикладі взаємодії дослідник/інформатор в контексті усноісторичних студій серед українців Канади. Сучасні усні історики мусять чітко усвідомлювати ефект їхньої власної заанґажованости в процес збирання інтерв’ю на результати їхніх пошуків. Звертаючися зі своїми питаннями до людського минулого, усні історики спричиняються до і несуть відповідальність за історії, які прагнуть зібрати, записати й поширювати. Усвідомлення цього особливо необхідне в контексті самопізнання етнічних спільнот північноамериканського континенту. Подібно до інших етнічних груп, самопис українських канадців, особливо в минулому, зазвичай стимулювався певними політичними течіями, що змагалися всередині їхньої етнічної спільноти, й переконаннями у необхідности зміцнення власної ідентичности супроти панівних культур.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.017 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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 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".