Institutionally Constrained Technology Adoption: Resolving the Longbow Puzzle
Notice bibliographique
Résumé
For over a century the longbow reigned as undisputed king of medieval European missile weapons. Yet only England used the longbow as a mainstay in its military arsenal; France and Scotland clung to the technologically inferior crossbow. This longbow puzzle has perplexed historians for decades. We resolve it by developing a theory of institutionally constrained technology adoption. Unlike the crossbow, the longbow was cheap and easy to make and required rulers who adopted the weapon to train large numbers of citizens in its use. These features enabled usurping nobles whose rulers adopted the longbow to potentially organize effective rebellions against them. Rulers choosing between missile technologies thus confronted a trade-off with respect to internal and external security. England alone in late medieval Europe was sufficiently politically stable to allow its rulers the first-best technology option. In France and Scotland political instability prevailed, constraining rulers in these nations to the crossbow. The most important thing in the world, for battles, is the archers. (Philippe de Commynes, late medieval chronicler [quoted in Rogers 1993, p. 249])
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,020 |
| Communication savante | 0,010 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».