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Enregistrement W2330660439 · doi:10.1093/maghis/19.6.48

The Struggle for Fishing Resources in the Pacific Northwest in the Late Twentieth Century

2005· article· en· W2330660439 sur OpenAlexaboutno aff
R. E. Neunherz

Notice bibliographique

RevueOAH Magazine of History · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmerican Environmental and Regional History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrontierFishingGeographyResource (disambiguation)Settlement (finance)ArchaeologyColonialismPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From the beginnings of the European penetration of the areas eventually to comprise the United States and Canada, first explorers, then resource seekers, and finally settlers commonly reported enthusiastically about the abundant riches and enormous extent of the lands they encountered. Nothing in their experiences in Europe prepared them for the overwhelming size of the land, forests that seemed to stretch endlessly westward, abundant animal life, rivers and lakes that drained an immense interior, and richly fertile soils. Almost immediately, a belief blossomed in the minds of early settlers that America was blessed with “inexhaustible resources.” As settlement moved inland and up river valleys during the colonial period, farmers found fresh soils to exploit for tobacco and wheat, and plentiful fur resources lured men beyond the Appalachians. After independence, as settlement moved westward, Americans found rich soils in the Old Northwest and Old Southwest, vast expanses of prairie lands, enormous forests of pine, and mineral wealth beyond most people's imagination: gold, silver, iron, copper, and finally oil. While Native peoples had occupied these lands for thousands of years, these resources, which so amazed Europeans, had been only lightly exploited. Indeed, one can argue that much of the extraordinary wealth and economic power accumulated in the United States by the early twentieth century can be explained by the aggressive exploitation of the cheap, abundant, and hardly-used resources available in North America.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,642

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,191
Écart entre enseignants0,182 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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