Matthew McKenzie . Clearing the Coastline: The Nineteenth‐Century Ecological and Cultural Transformation of Cape Cod . Hanover, N.H.: University Press of New England. 2010. Pp. xv, 227. Cloth $85.00, paper $35.00.
Notice bibliographique
Résumé
One of the central questions of Matthew McKenzie's engaging book is how Cape Cod, Massachusetts, became more closely associated with images of “pristine coastlines” and resorts for America's wealthy than with fish nets. For thousands of years, aquatic life had sustained its human inhabitants, from the native Wampanoag to the English who began moving to the Cape in the 1600s. By the end of the nineteenth century, however, the commercial fishing economy that had dominated the region for several hundred years had collapsed. Fishing families were leaving or finding other ways to make a living. At the same time, Cape Cod began attracting artists and writers who celebrated its natural features but ignored the area's maritime and fishing past. To explain this change, McKenzie explores the dynamics of the relationships among humans, aquatic life, and the marine and river environments from the early seventeenth century to the end of the nineteenth. Building upon approaches developed by Arthur McEvoy, Richard White, and others, McKenzie argues that to understand what happened in Cape Cod, we need to examine the intertwining of “labor, environment, science, culture and ecology” (p. 178).
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».