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Enregistrement W2088038442 · doi:10.1177/0363199002250894

Marital Violence In A Martial Town: Husbands And Wives In Early Modern Portsmouth, 1653-1781

2003· article· en· W2088038442 sur OpenAlexaff
Jessica Warner, Allyson M. Lunny

Notice bibliographique

RevueJournal of Family History · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMilitary history and social perspectives
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuicide preventionInjury preventionPoison controlHuman factors and ergonomicsOccupational safety and healthDemographyCriminologyHistoryPsychologyMedicineMedical emergencyPolitical scienceSociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sessions papers from early modern Portsmouth survive from 1653 on and are nearly continuous for eighty-five years, that is, from 1696 to 1781. They include 356 cases of wife beating in addition to 7,658 other assaults; as such, the town's records allow for a comparison of the violent behavior of individual wife beaters both inside and outside of their marriages. These comparisons suggest that assaults on wives were more severe than assaults on strangers and acquaintances: not only were many wives assaulted on several occasions before lodging a complaint, the attacks themselves often resulted in greater injury, reflecting (1) a greater tendency to use potentially lethal weapons and (2) a differential in strength between most husbands and wives. The motives of individual wife beaters are less clear; what can be said with certainty is that wife beatings, like assaults in general, tended to rise whenever soldiers were demobilized and men were either unemployed or underemployed.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,545

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,237 · 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'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

Citations19
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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