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Enregistrement W2498973890 · doi:10.1057/9781137363909_5

‘The Lasses Are Massing’: The Land Army in England and Wales

2014· book-chapter· en· W2498973890 sur OpenAlexaff
Bonnie White

Notice bibliographique

RevuePalgrave Macmillan UK eBooks · 2014
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical Gender and Feminism Studies
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRealmAgricultureResizingWork (physics)Rural areaGeographyWorld War IIEconomic growthPolitical scienceEconomic historyEconomySocioeconomicsHistoryBusinessEconomicsEconomic policyArchaeologyLawEngineeringEuropean union

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Throughout the twentieth century there was a significant decline in the number of women employed in agriculture in Britain and although the WLA temporarily replenished their numbers, the transitory nature of the organisation was part of a larger trend in agriculture that both preceded and followed the war. The loss of women from the countryside in the late nineteenth and early twentieth centuries was the result of the undervaluation of women in the farming industry and the belief that women could find better employment opportunities in the towns and cities. 1 The loss of women from the land was especially prevalent in areas where primogeniture persisted. 2 The decreasing number of women employed in farming does not mean that women ceased to play an integral part in farm life. In the early twentieth century family farms were labour intensive, and with a shrinking domestic market and agricultural labour force, hiring outsiders was unprofitable. With decreased hiring of both men and women, the farmer’s female relatives were called upon to fill the labour gap. 3 Their work, however, was constrained to a narrow range of jobs, including feeding animals, caring for the household and children, and operating some machinery that had traditionally been operated by men. While the work of female relatives expanded in the early twentieth century, it typically remained within the realm of female domestic duties. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,008
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,230 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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