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Record W7162132539 · doi:10.82308/16934

Digitizing Botanical Herstory

2023· dissertation· en· W7162132539 on OpenAlexaboutno aff
Heather Rogers

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldArts and Humanities
TopicHistory of Science and Natural History
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsNature ConservationWestern europeWest indies

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'histoire occidentale de la relation des femmes avec la botanique et l'étude du monde naturel est longue et entrelacée. Malgré les contributions des femmes aux connaissances botaniques, leur travail a toujours été marginalisé, éclipsé par des hommes scientifiques travaillant dans ce domaine. Cette thèse porte sur l’entrecroisement des femmes, des plantes et de la botanique, à la fois dans l'histoire et dans la sphère numérique. Adoptant une épistémologie féministe de la connaissance située, j’oriente ma thèse sur la création de connaissances du Dre Dorothy Swales, la première femme, directrice-conservatrice de l'herbier du Collège Macdonald (plus tard devenu l'Université McGill). La vie du Dr Swales était indissociable du monde naturel. Raconter l’histoire de cette femme pionnière dans la conservation botanique nécessite donc d’entrelacer la vie des mousses, des lichens et des plantes à fleurs, auxquels elle a consacré sa carrière afin de mieux les comprendre et mieux les préserver. Je m'inspire du nouveau matérialisme et des études végétales afin de raconter la vie des plantes dont les histoires sont entrelacées avec la vie et la carrière de Swales. L'aspect technologique de ma recherche comprend la numérisation des planches botaniques de la période de conservation du Dr Swales et la création d’une exposition numérique Omeka. L’objectif principal de ce projet est de contribuer au domaine, en plein essor, des humanités environnementales numériques, en démontrant comment les outils numériques peuvent raconter des histoires nuancées et entrelacées sur les enchevêtrements humain-plante

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.119
Threshold uncertainty score0.995

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.006

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.

Opus teacher head0.045
GPT teacher head0.249
Teacher spread0.204 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
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