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Enregistrement W2314876632 · doi:10.3197/096734014x13941952681034

'Never such weather known in these seas': Climatic Fluctuations and the Anglo-Dutch Wars of the Seventeenth Century, 1652-1674

2014· article· en· W2314876632 sur OpenAlexaff
Dagomar Degroot

Notice bibliographique

RevueEnvironment and History · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeriod (music)Climate changeClimatologyAgency (philosophy)Little ice ageGeographyHistoryPoliticsEconomic historyPolitical scienceOceanographyGeologyLawSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the North Sea region, the so-called Little Ice Age reached a cold, stormy nadir between 1560 and 1720, with a three-decade interruption of warmer, more tranquil weather between 1629 and 1662. Newly considered ship logbooks, diaries and other documentary evidence suggest that a rise in the frequency of easterly winds accompanied the coldest phases of the Little Ice Age, and these decadal climatic trends had consequences for regional warfare. Fought between 1652 and 1674, the Anglo-Dutch wars at sea were contested in a period of transition between decade-scale climatic regimes and consequently provide useful case studies into the relationship between meteorological trends and early modern military operations. In the first war, persistent westerly winds born of a warmer climate frequently helped crews aboard larger English warships set the terms of most naval engagements. However, during the second and third wars more frequent easterlies stimulated by a cooler climate granted critical advantages to Dutch fleets that had adopted elements of English tactics and technology. Ultimately, the changing climate of the Little Ice Age must be considered alongside human agency and the political, economic or cultural influences typically examined by military historians to explain the course of early modern warfare.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,164 · 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'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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