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Enregistrement W2913741384 · doi:10.1007/978-3-030-04576-0_4

Broad and Coarse: Modelling Demography, Subsistence and Transportation in Roman England

2019· book-chapter· en· W2913741384 sur OpenAlexaff
Tyler Franconi, Chris Green

Notice bibliographique

RevueComputational social sciences · 2019
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArchaeology and ancient environmental studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubsistence agriculturePeriod (music)Bronze AgeGeographyArchaeologyHistoryScale (ratio)Regional scienceGenealogyAgricultureCartographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The English Landscape and Identities project (EngLaId), which ran from 2011 to 2016 (ERC grant number 269797), was designed to take a long-term perspective on English archaeology from the Middle Bronze Age (c. 1500 BCE) to the Domesday survey (1086 CE). It was a legacy data project that collated an immense number of records of English archaeology from a large number of different public and academic sources. Within this mountain of material, the Roman period (43 to 410/411 CE) stood out as being particularly fecund, accounting for 40% of the data (by record count) coming from only 15% of the total timespan of the project. This paper examines the ways in which the EngLaId project approached the modelling and analysis of its data for Roman England. We focus here on the three themes of demography, subsistence economy and transportation. Overall, EngLaId provides an interesting contrast to the possibilities and limitations of the other projects presented in this volume because of its large spatiotemporal scale and its (thus necessary) broad-brush approaches to data analysis and modelling. It is also this large spatiotemporal scale that helps situate the Roman period within a much longer span of history, making evident what was unique to this time period and what was constant across multiple periods.

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)0,000
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 enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,473

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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