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Enregistrement W2105707658

Över Östersjön : baltiska spår i stormaktstidens Jönköping

2010· article· sv· W2105707658 sur OpenAlexaboutno aff
Claes Pettersson, Jens Heimdahl, Sead Pilav

Notice bibliographique

RevueKTH Publication Database DiVA (KTH Royal Institute of Technology) · 2010
Typearticle
Languesv
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical and Archaeological Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHoardGermanFellQuarter (Canadian coin)Economic historyPopulationImmigrationCapital (architecture)GeographyHistoryClothingAncient historyEconomyPolitical scienceArchaeologySociologyDemographyCartographyEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A small number of artefacts found during the excavation of a 17th century workshop and storehouse in Jonkoping, Sweden, indicates close contacts with the Baltic provinces. The finds include personal objects, originating in Riga and Curonia, as well as a hoard of coins minted in Reval, modern-day Tallinn - the capital of Estonia. Though the written sources offer no such information, it appears that people with close ties to the Swedish dukedom of Livland used this building in the late 1650s. The so-called Tyska maden (The German Meadow) quarter was an industrial section of the fortified city. Here German weavers, hired to start large-scale production of cloth in Sweden, had their workshops. However, this important textile industry fell into decline, partly because of diminishing orders from the Army, partly due to devastating floods in 1650. As a consequence, room was available for new activities. The finds lead us to interesting questions on topics such as the mobility of people and ideas in Early Modern times, how strangers were able to blend in with the local population and what ethnic markers people used to show different origins within a rapidly expanding state such as 17th century Sweden.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,219 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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