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Enregistrement W2464294050 · doi:10.3138/cart.51.2.3171

Comparing Drawings of Territory: Alagoas in the Cartography of Marcgraf, in the Past and in the Present

2016· article· en· W2464294050 sur OpenAlexvenueno aff
Maria Angélica da Silva, Catarina Agudo Menezes

Notice bibliographique

RevueCartographica The International Journal for Geographic Information and Geovisualization · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical Geography and Cartography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésGeographyCartographyGermanHuman settlementSection (typography)Period (music)HistoryRegional scienceGenealogyArchaeologyArtComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Historical cartography has played an important role in studies of urban regions of colonial Brazil and is of great assistance in helping us understand the way settlements were established during this period. Part of north-eastern Brazil has inherited historical features from the Dutch occupation, which lasted from 1630 to 1654. Today, there is an abundance of records available, which include high-quality maps where information is represented with a great degree of accuracy. In light of this, this study investigates the map Brasilia qua parte paret Belgis (the part of Brazil that belongs to the united Netherlands), designed by the German cartographer Georg Marcgraf in 1643. In conducting a more detailed analysis, our focus is on the section of the map that refers to the captaincy of Pernambuco, which was the main area of Dutch occupation and, in particular, the south of the territory that is now the present-day state of Alagoas. By investigating a wide range of information, including the digital handling of this detailed feature of the map, this study aimed to evaluate its documentary attributes while, at the same time, analysing certain aspects of the occupation of Alagoas with the aid of virtual tools.

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)0,005
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,369

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,278 · 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'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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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