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Enregistrement W2158441693

Tracks, Tunnels and Trestles: An Environmental History of the Construction of the Canadian Pacific Railway, 1883-1885

2009· article· en· W2158441693 sur OpenAlexaffvenueabout
Heather Anne Longworth

Notice bibliographique

RevueThe Graduate History Review · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmerican Environmental and Regional History
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRock blastingDeforestation (computer science)GeographyForensic engineeringEngineeringMining engineeringComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The construction of the Canadian Pacific Railway (CPR) was not a conquest of man over nature as some historians have suggested and the driving of the last spike did not cement that victory. By studying the CPR from an environmental perspective, it becomes obvious that the relationship between the people and the environment in the mountains was two-fold: workers had an effect on the environment through fires, deforestation, excavation, and blasting, and the environment likewise had an effect on workers through the hardships of weather, challenging terrain, avalanches, and floods. Shortcuts, such as steep grades and wooden bridges, taken by the CPR throughout construction to save money and time, as well as the poor route choice, had unintended consequences for the operation of the railway. Massive deforestation and fires had repercussions for the watershed of the eastern Rocky Mountains and the choice of Rogers Pass meant that the CPR had to deal with numerous avalanches and deep snow. Steep grades and lines that were easily flooded or open to avalanches resulted in the deaths of numerous workers and expensive repairs to engines and the track. The construction of the CPR also had a notable impact on western Canada as it opened up the land to tourism, settlement, agriculture, and the lumber and mining industries. In building and operating the line, the CPR had to learn to adapt to the environment in order to carry out repairs quickly and get trains through.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,163 · 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'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
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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