Ian K. Steele. Setting All the Captives Free: Capture, Adjustment, and Recollection in Allegheny Country.
Notice bibliographique
Résumé
Ian K. Steele's Setting All the Captives Free: Capture, Adjustment, and Recollection in Allegheny Country is an impressive work of research and interpretation. It makes significant contributions to studies of Native-white relations, intercultural dynamics, the Seven Years' War, Pontiac's War, and captivity narratives. For almost a century, serious study of colonists taken by Natives during the colonial era has focused on New England. Puritan captivity narratives and Emma Lewis Coleman's New England Captives Carried to Canada between 1677 and 1760 during the French and Indian Wars (1925) have provided the raw materials for generations of historians and literary scholars. With notable exceptions, these studies—until relatively recently—have had more to say about the actions and beliefs of captives than of their captors. Steele's book shifts the focus geographically to the borderlands of Pennsylvania, Ohio, and Virginia, which he calls “Allegheny country,” and gives more weight to the actions of captors. The author combed through newspapers, captivity narratives, manuscript collections, genealogies, and local histories to compile a database of 6,130 people who were killed and captured during the period from 1745 to 1765. Unlike Coleman's compilation, Steele's database of captives includes Indians, British, French, and Canadians. While he sought to record 39 variables for each individual, almost two-thirds of those killed outright or within five days of capture were not even named, and a quarter of the captives were also without names or identifying information, which introduces uncertainties into his analysis, as the author acknowledges. This database undergirds the work's approach to the subject, but the text is fashioned from documentary sources, not numbers. If anything, a few more tables would have been helpful and might have forced the author to reconcile minor discrepancies: the total number in the database is either 6,127 or 6,130 or 6,131; the total number of captives either 2,785, or 2,788 or 2,873 (which is probably a typo).
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 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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,019 |
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 ».