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Enregistrement W2936786856 · doi:10.1017/s0010417519000082

Fugitives, Vagrants, and Found Dead Bodies: Identifying the Individual in Tsarist Russia

2019· article· en· W2936786856 sur OpenAlexaff
Alison K. Smith

Notice bibliographique

RevueComparative Studies in Society and History · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSoviet and Russian History
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpireIdentity (music)Context (archaeology)Subject (documents)State (computer science)Identification (biology)HistoryGenealogyLawEstateIndependence (probability theory)Political scienceAestheticsArtComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the middle of the nineteenth century, in the Russian Empire, a new set of state-sponsored provincial newspapers began to include notices seeking fugitives and trying to identify arrested vagrants and found dead bodies. The notices were part of a larger effort to match individuals with specific legal identities based in social estate ( soslovie ). In principle, every individual subject of the Russian Empire belonged to a specific owner (in the case of serfs) or to a specific soslovie society (in the case of nearly everyone else). The notices were an effort to link people who had left their proper place to their “real” identity. To accomplish this, the notices also made use of a kind of simple biometrics or anthropometrics in order to move beyond an individual's telling of his or her own identity. By listing height, hair and eye color, the shape of nose, mouth, and chin, and other identifying features, the notices were intended to allow for more exact identification. This version of identification developed out of previous practices grounded in the documentary requirements of the tsarist state, and they were slightly ahead of their time in the context of nineteenth-century developments in the sphere of identification practices. They were also distinct from other kinds of anthropometric practices of classification developed at the same time or soon thereafter—where many sought to use physical measurements to classify people by race or by inclination to criminality, the Russian system had no such goals.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,458
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,004
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 Opus0,220
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,168 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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