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Enregistrement W2920988627

Finding Longitude: How Ships, Clocks and Stars helped solve the Longitude Problem

2014· book· en· W2920988627 sur OpenAlexaboutno aff
Rebekah Higgitt, Richard S. Dunn

Notice bibliographique

RevueKent Academic Repository (University of Kent) · 2014
Typebook
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueHistory and Developments in Astronomy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLongitudeGeorge (robot)LegendHistoryPoliticsGeographyArt historyLawPolitical scienceGeodesy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A tale of eighteenth-century invention and competition, commerce and conflict, this is a lively, illustrated, and accurate chronicle of the search to solve “the longitude problem,” the question of how to determine a ship’s position at sea—and one that changed the history of mankind. Ships, Clocks, and Stars brings into focus one of our greatest scientific stories: the search to accurately measure a ship’s position at sea. The incredible, illustrated volume reveals why longitude mattered to seafaring nations, illuminates the various solutions that were proposed and tested, and explores the invention that revolutionized human history and the man behind it, John Harrison. Here, too, are the voyages of Captain Cook that put these revolutionary navigational methods to the test. Filled with astronomers, inventors, politicians, seamen, and satirists, Ships, Clocks, and Stars explores the scientific, political, and commercial battles of the age, as well as the sailors, ships, and voyages that made it legend—from Matthew Flinders and George Vancouver to the voyages of the Bounty and the Beagle. Featuring more than 150 photographs specially commissioned from Britain’s National Maritime Museum, this evocative, detailed, and thoroughly fascinating history brings this age of exploration and enlightenment vividly to life.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,028
Communication savante0,0120,016
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,179 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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