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Enregistrement W1486083606

Imposing Discipline Upon Nature: Gardens, Agriculture and Animal Husbandry in Cape Breton, 1713-1758

2006· article· en· W1486083606 sur OpenAlexaffabout
Kenneth Donovan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Établissements canadiensParks Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryGeographyHumanitiesArchaeologyArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines horticulture in Ile Royale (Cape Breton) and focuses on the French attempt to grow food through the introduction of gardens, animals and small mixed farms (menageries). Adapting to the colder climate and marginal soil of first, Newfoundland, and then Cape Breton, the French introduced innovative solutions to the difficulties of land infertility. The French had confidence—given enough manpower—that anything was possible. By building roads, bridges, filling marshes, removing rocks, transporting rich soil, making raised beds, creating ponds, wells, fountains, using glass bells, fertilizer, seaweed, lime and compost, they imposed a discipline upon nature and transformed the most barren ground into bountiful gardens. Résumé Cet article sur l’horticulture dans l’Île Royale (Cap-Breton) décrit les efforts des Français pour subvenir à leurs besoins alimentaires au moyen de potagers, de bétail et de petites fermes mixtes («ménageries»). Pour composer avec le climat plus froid et le sol mince de Terre-Neuve, puis du Cap-Breton, les Français ont appliqué diverses solutions novatrices au problème de la pauvreté des sols. Convaincus que rien n’était impossible s’ils y mettaient la main-d’œuvre suffisante, les Français ont construit des routes et des ponts, rempli des marécages, épierré les sols, importé du terreau fertile, aménagé des plates-bandes surélevées, créé des étangs, des puits et des fontaines, utilisé des cloches de verre, de l’engrais, des algues, du calcaire et du compost, bref, ils ont plié la nature à leurs besoins et transformé les terres les plus pauvres en généreux potagers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,262
Score d'incertitude au seuil0,526

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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