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Enregistrement W1531391562 · doi:10.1017/cbo9780511542534.002

Human biologists in the archives: demography, health, nutrition and genetics in historical populations

2002· book-chapter· en· W1531391562 sur OpenAlexaff
Alan C. Swedlund, D. Ann Herring

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2002
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRace, Genetics, and Society
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiological anthropologyConversationField (mathematics)GenealogySociologyWork (physics)Human biologySocial scienceHistoryAnthropologyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A few years ago we began a conversation about how the use of archival data in biological anthropology was changing. Whereas in the past archival research was conducted by a very small number of us (see Foreword, this volume), that number seemed to be growing steadily. In addition, questions, themes, and approaches appeared to be emerging that gave archival research its own character and rationale. Rather than simply being an adjunct, less desirable alternative, or even an afterthought to field or laboratory work, archival research had become the approach of choice for some researchers and some questions. Today, a significant number of physical anthropologists engage in research on populations whose data come primarily from the historical record. In addition, distinctive approaches have emerged from these investigations that can be differentiated from the work of colleagues in, for example, historical demography or the history of medicine (see chapter 14). We also observed that there has been little opportunity to assemble a body of this work or to reflect on its common themes or its contributions to theory and method in physical anthropology. The purpose of this volume is to provide a forum in which researchers who are actively engaged in historical projects present their current research and at the same time more explicitly consider its place in physical anthropological theory and method.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,802
Score d'incertitude au seuil0,916

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, 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
GenreAutre

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

En bref

Citations22
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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