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Enregistrement W2220951098 · doi:10.2752/175183512x13315695424392

The Secondhand Clothing Trade in Europe and Beyond: Stages of Development and Enterprise in a Changing Material World, <i>c</i> . 1600–1850

2012· article· en· W2220951098 sur OpenAlexaff
Beverly Lemire

Notice bibliographique

RevueTEXTILE · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHistorical Economic and Social Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClothingScarcityBusinessInternational tradeEconomicsMarket economyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Between 1600 and 1850 Europe was reshaped economically, culturally, and materially—the secondhand clothing trade was a vital factor in these events. Cloth and clothing represented among the most important and costly purchases for generations, lying at the heart of household budgeting, intersecting routinely with markets. The secondhand trade was a unique micro-enterprise vehicle, as well as a growing commerce for entrepreneurs. It stimulated retailing and featured in international trade. Throughout these centuries, the scale of secondhand commerce, circulating in and beyond Europe, expanded enormously as economies were reshaped by industrial expansion and extra-European trade. During the past decades scholars have lifted the study of the secondhand trade from its previous obscurity, recognizing its organic connection to cultures and commerce. I now propose three stages in the evolution of the secondhand clothing trade, shaped by the underlying transformations of northwest Europe, suggesting the ways in which the patterns of economic and social change affected this sector over time. The three stages are: (1) transition from scarcity, (2) growing abundance, and (3) industrial plenty. By defining these tripartite divisions we can better understand the evolution of the secondhand clothing trade, its features, and relative significance.

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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeQualitatif
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

Citations30
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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