The Master of the Royal Mint: How Much Money did Isaac Newton Save Britain?
Notice bibliographique
Résumé
Summary From the extant statistical data, the paper reconstructs several episodes in the history of the Royal Mint during Isaac Newton’s tenure. We discuss four types of uncertainty that are embedded in the production of coins, extending Stephen Stigler’s work in several directions. The jury verdicts in trials of the pyx for 1696–1727 allow judgement on the impartiality of the jury at the trials. The verdicts, together with several remarks by Newton in his correspondence with the Treasury, allow us to estimate the standard deviation σ in weights of individual guineas coined before and during Newton’s Mastership. This parameter, in turn, permits us to estimate the amount of money that Newton saved Britain after he put a stop to the illegal practice by goldsmiths and bankers of culling heavy guineas from circulation and recoining them to their advantage; a conservative estimate of savings to the Crown is £41510, and possibly three times as much. The procedure by which Newton probably improved coinage gives historical insight on how important statistical notions—standard deviation and sampling—came to the forefront in practical matters: the former as a measure of variation of weights of coins, and the latter as a test of several coins to evaluate the quality of the entire population. Newton can be credited with the formal introduction of testing a small sample of coins, a pound in weight, in the trials of the pyx from 1707 onwards, effectively reducing the size of admissible error. Even Newton’s ‘cooling law’ could have been contrived for the purpose of reducing variation in the weight of coins during initial stages of the minting process. Three open questions are posed in the conclusion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».