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Enregistrement W2068709962 · doi:10.1111/j.1468-0289.2010.00557.x

The coastal metropolitan corn trade in later seventeenth‐century England<sup>1</sup>

2011· article· en· W2068709962 sur OpenAlexaboutno aff
Stephen Hipkin

Notice bibliographique

RevueThe Economic History Review · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHistorical Economic and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetropolitan areaQuarter (Canadian coin)Grain tradePort (circuit theory)Agency (philosophy)PopulationCapital (architecture)GeographyAgricultural economicsNew englandEconomyEconomic historyEconomicsArchaeologySociologyDemographyMarket economyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exploiting hitherto unexamined London port book data, this article shows that during the last quarter of the seventeenth century the coastal metropolitan corn import trade was twice the size that historians relying on the work of Gras have assumed it to have been. More significantly, it demonstrates that Gras's failure to examine the capital's grain trade other than in terms of aggregate corn imports has disguised the nature and extent of its contribution to the development of the London economy. By the 1680s, the coastal trade comprised two distinct strands of roughly equal size: one providing food and drink for the London population, the other fuelling the overland trade of the capital. It is argued that the former was unnecessary for the provision of the city other than in barren years, but that the latter may have been indispensable for the development of the overland transport infrastructure of the metropolitan region at the height of the late seventeenth-century commercial revolution. Thanks largely to the agency of southern English mariners commanding large coasters, London's demand for fodder crops after the mid-1670s drew most of the coast stretching from Berwick to Whitehaven into the orbit of the metropolitan corn market.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,237

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,162 · 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

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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