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Enregistrement W2149192066

Forests and Peasant Politics in Modern France . By Tamara L. Whited. New Haven, CT and London: Yale University Press, 2000. Pp. xii, 274.

2002· article· en· W2149192066 sur OpenAlexaff
Caroline Ford

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Economic History · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeasantGrassrootsState (computer science)PoliticsContext (archaeology)HavenReforestationPolitical scienceGovernment (linguistics)Economic historyPolitical economySociologyEconomyHistoryGeographyEconomicsLawForestryArchaeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tamara Whited's carefully researched study of the conflicts over reforestation and changing land use in the alpine départments of Savoie and the Ariège represents a welcome addition to a growing, but still relatively undeveloped, literature on the history of the environment in modern France. While much of the work focusing on forests has tended to trace the evolution of state management practices, Whited examines local, grassroots responses to government policy, and the political, social, and ecological assumptions that were imbedded in struggles between the state and the French peasantry. Whited pays subtle attention to the ambiguities and paradoxes inherent in responses to environmental change at both the national and local levels. She shows, for example, that antagonisms between peasants and state officials were not always immutable. Peasants sometimes adopted the state's language to press their claims, and forest officials sometimes repudiated aspects of state policy. The breadth of this study—which spans a period from the seventeenth to the mid-twentieth centuries—reveals, in a larger sense, the changing and often conflicting ways in which the natural world was used, managed, and imagined in a specific historical context.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,262
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations0
Publié2002
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