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Enregistrement W2021385536 · doi:10.1093/ahr/119.3.898

Diana L. Di Stefano. Encounters in Avalanche Country: A History of Survival in the Mountain West, 1820–1920.

2014· article· en· W2021385536 sur OpenAlexaboutno aff
Michael L. Johnson

Notice bibliographique

RevueThe American Historical Review · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHistorySnowDebrisArchaeologyGeographyEthnologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For Diana L. Di Stefano, avalanches in the Mountain West were, during a hundred critically formative years there, not only frequent and voluminously dangerous descents (in accord with the word's etymology) of snow, ice, rock, earth, timber, and other debris on mountainsides, but also nexuses where significant historical forces—of regional identity, community-building, labor problems, litigation regarding acts of God, and more—encountered one another. Those downslides born of snowpack instabilities occurred as either loose-snow or slab avalanches, the latter usually the more massive of the two, more difficult to predict, and able to move at up to two hundred miles per hour. Both were formidable agents of large-scale destruction—of almost everything and everybody in their broad paths—in “Avalanche Country, places where steep slopes and snow converge with deadly potential” (p. 3). As Di Stefano argues emphatically, the people who contended with avalanches in the course of those hundred years, from Alaska and Canada to California and Colorado, were not the hell-bent-for-leather loners of the cinematic West but individuals—initially fur trappers and traders, then miners, mailmen, itinerant preachers, doctors, railway workers, and all manner of intrepid settlers—who learned by dint of menacing necessity to band together to develop the communal knowledge and share the skills and strategies that helped them as they strove to avoid sudden, violent, and suffocating burial.

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)0,002
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,696
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,207 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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