Notice bibliographique
Résumé
It is a vast generalization to say that all Federalists were anti-war, and that Federalist, anti-war feeling was centered in the Puritan northeast. It is equally an oversimplification to assume that all westerners and southerners were pro-war Republicans. But these assumptions were just as common at the time as they are today. The war of 1812, although not one of the most significant wars in the nation’s history, is one of the most complex. Over the years, dozen of causes have been suggested for the conflict: American merchants’ profits from the war in Europe, westerners’ attempt to further expand the country’s borders, or even a Napoleonic conspiracy against Britain. The simplified explanation is this: Despite avowed neutrality in the war between Britain and France, the United States was steadily being drawn into the conflict. American merchant ships traded with both countries and thus became the target of both the British and French navies. The British navy, suffering from a high desertion rate and desperate for sailors, began seizing American merchant ships and impressing American seamen to fill their ranks. A series of skirmishes with the British-backed Shawnee along the Canadian border solidified President James Madison’s conviction that open conflict was necessary, and Congress declared war on Britain on June 18, 1812.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,026 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».