MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1724573025

Dwelling Places and Social Spaces: Revealing the Environments of Urban Workers in Victoria Using Historical GIS

2013· article· en· W1724573025 sur OpenAlexaffabout
Patrick A. Dunae, Donald Lafreniere, Jason Gilliland, John Lutz

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRural development and sustainability
Établissements canadiensUniversity of VictoriaWestern UniversityVancouver Island University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBoomGeographyEthnologyUrban historyCartographyHumanitiesEconomyArchaeologyEconomic historyHistoryArtEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Pacific Northwest underwent rapid economic growth in the late 19th century and cities on both sides of the Canada/US border burgeoned. The building boom was sustained by a large cohort of tradesmen and skilled labourers who lived in modest cabins, tenement blocks, boarding houses, and residential hotels. Most of these urban wageworkers were unmarried. They left few records of their experiences outside the job site or union hall. In this case study of Victoria, British Columbia circa 1891, we deployed a historical geographical information system (HGIS) to reconstitute the urban residential and social space of about 2,000 otherwise elusive working men. Our research framework combines qualitative methods that are familiar to historians and quantitative methods favoured by geospatial researchers. By integrating both qualitative and quantitative data, we are able to represent the multiple spatial conditions experienced by Victoria’s wageworkers in the early 1890s. In the process, we repopulated the city and reconstructed a largely vanished urban landscape. A primary objective of the essay is to demonstrate how gis can be used as a research tool and new epistemology in the field of labour history.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,637
Score d'incertitude au seuil0,730

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScholarship@Western (Western University)Même sujetRural development and sustainabilityTravaux en français237 207