Notice bibliographique
Résumé
By 1840, it was clear that the industries that had first brought Europeans to New Zealand, particularly sealing and shore whaling, were faltering. In their place settlers were turning to a new primary export, wool: the commodity upon which Britain's industrial revolution and economic hegemony were based at the time. As James Belich writes, the ‘powered mills and factory-production techniques’ of Britain were ‘clothing and blanketing a good part of the world’, and as the empire expanded so did its pastures: to the Indian Subcontinent, South Africa, Australia and eventually New Zealand. During the 1830s and 1840s, Australian merinos were brought across the Tasman in large numbers, but breeding within New Zealand soon took over. There were over a million sheep in the country by 1860, 13 million by 1880, 20 million by the end of the century.1During the 1850s and 1860s, the ready availability of ‘free land, free grass and a large local market could mean staggering profits for those first in. “Sheep farming”, observed the Otago Witness in the 1850s, “‘presents visions of quite dazzling wealth’”.2Among the British immigrants who took advantage of this boom was the young Samuel Butler. During his four years on a Canterbury sheep run from 1860 to 1864, Butler ‘doubled his £4000 capital […], which helped make up for the paltry £69 3s 10d he received in royalties from his famous book Erewhon’.3
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,020 |
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 ».