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Enregistrement W1936428850 · doi:10.14288/acme.v8i2.835

Proving Grounds of Urbicide: Civil and Urban Perspectives on the Bombing of Capital Cities

2015· article· en· W1936428850 sur OpenAlexfundno aff
Kenneth Hewitt

Notice bibliographique

RevueScholars Commons (Wilfrid Laurier University) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLiterature, Language, and Rhetoric Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWilfrid Laurier University
Mots-clésStrategic bombingCapital (architecture)PoliticsHuman settlementPolitical scienceSpanish Civil WarPower (physics)Political economyCriminologyHistoryLawSociologyAncient historyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the bombing of urban settlements, the main impacts have been on resident civilians, living space and non-military functions. This is shown in the bombing of London, Berlin and Tokyo in the Second World War, arguably the first and only serious tests of strategic air power and urbicide to determine war outcomes. The history and scope of raiding of these capital cities differed in many ways, but the civilian experience and urban implications were very similar. The bombings attacked the most vulnerable areas, where resident populations found themselves poorly protected at best. The intentions, as well as results, of the raiding are examples of urbicide, planned to kill indiscriminately and destroy all elements of urban existence. Yet, a disarticulation emerges between the political, industrial and war-controlling functions of the capitals, which the bombing was supposed to disable but could not, and the plight of their citizens. The bombing was encouraged as ‘spectacular violence’, even though militarily inconclusive and, in seeking to avoid combat while terrorising non-combatants, it experimented with an approach to armed violence that would prevail after 1945. Despite enormous changes since 1945, the plight of bombed civilians has changed little.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0280,081
Communication savante0,0160,008
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeQualitatif
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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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