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Enregistrement W2079752915 · doi:10.7202/1025075ar

England’s “Bloody Code” in Crisis and Transition: Executions at the Old Bailey, 1760–1837

2014· article· en· W2079752915 sur OpenAlexfundvenueno aff
Simon Devereaux

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Historical Association · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAmerican Constitutional Law and Politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésCapital (architecture)Punishment (psychology)Capital punishmentCode (set theory)HistoryJurisdictionLawEconomic historySociologyPolitical sciencePsychologyAncient historyComputer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The most celebrated and influential history of execution in England, V.A.C. Gatrell’s The Hanging Tree (Oxford, 1994), uses a survey of execution rates to make two very striking and seemingly persuasive assertions. First, more people were being hanged in early nineteenth-century England than at any time since the early modern era; and second, that the end of capital punishment came far more suddenly than previous studies have recognized. This article acknowledges and extends the importance of Gatrell’s first insight, while arguing that he nevertheless both understates the complexity of developments and overstates the suddenness with which both the letter and the practice of capital punishment were abandoned. It does so through a careful recalculation and analysis of execution rates at London’s Old Bailey courthouse, where execution was practiced on a far larger scale than in any other jurisdiction in the Anglo-American world, and whose practice most profoundly shaped the perceptions of both critics and proponents of capital punishment alike.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,217 · 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
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

Citations25
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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