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Enregistrement W2947790895 · doi:10.26882/histagrar.079e02g

Contratos agrarios y renta de la tierra en Toledo, 1521-1650

2019· article· en· W2947790895 sur OpenAlexaff
David Agudo

Notice bibliographique

RevueHistoria Agraria Revista de agricultura e historia rural · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMedieval and Early Modern Iberia
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgrarian societyEconomic rentProfitability indexFellEconomyEconomicsGeographyFinancializationAgricultural economicsEconomic historyBusinessMarket economyAgricultureArchaeologyFinanceCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little is known about the management of secular clerg y assets in modern Spain. The aim of this work is to analyse agrarian contracts and the evolution of land rent in Toledo between 1521 and 1650, from a representative sample of fifty rural properties belonging to the city’s Cathedral. The census was the most frequent contract, although the lease provided the main source of income for the Chapter. Long-term leases were more prevalent during the first half of the sixteenth century, after which short-term leases increased. From 1521-1529 and 1642-1650, farmland rents increased by 28%, while meadow rents fell by 57%. Such a divergence can be explained by the growing profitability of farmland and increases in the cost of livestock activities. In the seventeenth century, agrarian depression in the region and reorientation of Madrid’s grain supplies would have dr iven down the rents of the Cathedral far mlands that were closely located to the seat of the new Crown. However, the takeover of a considerable share of the leases by Chapter canons and civil elites would have altered both rent trends and contractual for mulas. This makes the role of land rent a proxy for economic performance and questions the idea that corporate interests prevailed over the ideal of maximizing income.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,266

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,191
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 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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