Notice bibliographique
Résumé
There is a rising awareness of the tools of Geospatial Information Systems on the part of both amateur and professional historians. Professionals (historians, political and social scientists, and even medical historians) are able to see and think about various trends in a more visual and useful way to them (think of seeing how various diseases spread and where and why), while amateurs seeking more information of their ancestors can also benefit by seeing migration patterns and places of origin, which could help them think about why their ancestors left a place to immigrate to a new country.Knowing who controlled what land and when can make the task of finding appropriate records, for any purpose, a bit easier. Also mentioned are grass roots initiatives, that is, not created by governments or commercial organizations, but by local genealogical and historical groups. This brief overview, done primarily from a layman's viewpoint, can engage the reader with an idea of how to get their work more appreciated and out "into the world". A study by a student at California State University at Fullerton mentions that such genealogy researchers tend to be generative (that is, concerned with passing information along to those following), and very aware of themselves and their ancestors in a time and place.Hopefully this will get more interaction between academics and people out in the world who can appreciate their work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».