Garbage In, Garbage Out: Challenges of Model Building in Global History, A Military Historical Perspective
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines two prominent recent attempts to explain the phenomenon of the “rise of the West,” Ian Morris’s model of “Social Development” and Philipp Hoffman’s model of military power (Morris 2010, Morris 2013, Hoffman 2012, Hoffman 2015). Whereas most recent scholarship on the rise of the West has focused on economics, Morris and Hoffman widen the scope of comparison to other areas, in particular focusing on the measurement and explanation of divergences in military effectiveness. By drawing on recent work in China’s military history, the author shows that both models – but particularly that of Morris – are inadequate, falling back on older narratives of Western military superiority that have been challenged or disproven by recent scholarship in global military history. The article suggests, however, that the two models – and especially that of Hoffman – do raise significant new questions for future research, and it concludes by noting that what social scientists need more than new models at present is a closer attention to the rapid and ever increasing proliferation of scholarship in non-Western countries, and in particular that of the Sinophone world.
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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 | 0,024 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».