Notice bibliographique
Résumé
the six counties in the South-West of England (Gloucestershire, Wiltshire, Dorset, Somerset, Devon and Cornwall) are not now associated strongly with urbanisation. Apart from Bristol and Plymouth, the region is predominantly one of small and medium-sized towns. The origins of this modern pattern, in contrast with the more heavily urbanised Midlands and (parts of) the North, lie in the period covered here. Yet it would be misleading to portray this period as one of urban decline in the South-West. Not only was there a more than threefold increase in the urban population of the region between 1660 ( c. 225,000) and 1841 (just under 880,000), but even in 1841 the South-West, with 40 per cent of its population in towns, was as urbanised as England generally, leaving London aside (see Table 2.6).1 If urban growth in the previous centuries was less spectacular than elsewhere, this was in part because of the strong urban infrastructure already in place, with over a quarter of the region’s people living in towns by 1660, rising to almost 37 per cent by 1801. Furthermore, if the region lacked an outstanding major new town based on manufacturing and commercial success, it had many smaller ones, notably in Cornwall and in the clothing districts around Bristol, and it had the two greatest inland spas – Bath (see Plates 3 and 28) and Cheltenham, the latter the fastest growing large English town between 1801 and 1841. The leisure and tourism industry they personified was already transforming the coastal towns from Weymouth along the south Devon coast and round to Weston-super-Mare and Clevedon on the Bristol Channel.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,290 | 0,074 |
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 ».