MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2274563491 · doi:10.1017/s1060150315000273

STATISTICAL CRITICISM AND THE EMINENT MAN IN FRANCIS GALTON'S<i>HEREDITARY GENIUS</i>

2015· article· en· W2274563491 sur OpenAlexaff
Sherrin Berezowsky

Notice bibliographique

RevueVictorian Literature and Culture · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePhilosophy and History of Science
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGalton's problemEugenicsHeredityGeniusGenealogyNature versus nurtureSociologyReproductionCriticismPower (physics)CartoonistHistoryEpistemologyEnvironmental ethicsLawAnthropologyPhilosophyBiologyPolitical scienceArt historyComputer scienceGeneticsPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inspired by the power and influencethat Charles Darwin attributed to heredity inOn the Origin of Species(1859), Francis Galton developed a program of eugenics that he believed could shape Britain's progress as a nation by managing the evolutionary development of the British race. InInquiries into Human Faculty and its Development(1883), Galton summarizes this aim as “to learn how far history may have shown the practicability of supplanting inefficient human stock by better strains, and to consider whether it might not be our duty to do so by such efforts as may be reasonable, thus exerting ourselves to further the ends of evolution more rapidly and with less distress than if events were left to their own course” (1–2). While this project, Galton's life's work, was largely a process of analysis and the development of dictates that could be put in place to shape the reproduction of the nation, it was also a project of imagination; not only was Galton himself imagining a different future for Britain, but in promoting his program, he appealed to the imaginations of his readers in an attempt to get them to share his vision.

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)0,071
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,183
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,374

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0710,183
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0070,060
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0090,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,193 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueVictorian Literature and CultureMême sujetPhilosophy and History of ScienceTravaux en français237 207