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Enregistrement W2999185424 · doi:10.1163/22134603-00701005

Neither Catapults nor Atomic Bombs

2019· article· en· W2999185424 sur OpenAlexaff
David Zimmerman

Notice bibliographique

RevueVulcan · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAnthropology: Ethics, History, Culture
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTechnological determinismDeterminismMilitary technologyIndustrial RevolutionEpistemologyPeriod (music)DeterminacyHistorySociologyPositive economicsPolitical scienceLawPhilosophyAestheticsEconomicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kelly Devries in “Catapults are not atomic bombs”—and in fact, of almost all of those who have joined the fray to, once and for all, kill off simplistic technological determinism—may have thrown out the baby with the bathwater. One aspect linking most of these anti-determinists is their temporal focus which is almost exclusively on pre-industrial revolutions in military technology. Furthermore, their views of the importance (or more accurately, the lack thereof) of technology in war is one that has ceased to apply to the world since the mid-nineteenth century. Technological determinism is not a disease of bad historical writing, but something that must be carefully applied in studying the technological systems of armed forces, regardless of time periods or geographic locations. We need to apply a definition of determinacy related to the systems theory that French writer Jacques Ellul proposed in The Technological Society . Here examples of military systems since the Industrial Revolution are covered and then this systems approach is applied to the pre-modern period. The approach moves us away from the radical assumptions of earlier determinists to show that technology is determinant, but only one of the many determinant factors that influence battles, campaigns, and wars. The study of military technology is central to any study of war, and we must not be afraid to move beyond a merely descriptive approach that appears to be promoted by the anti-determinists.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,626
Score d'incertitude au seuil0,998

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)0,0040,003

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,306 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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