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Enregistrement W3000123984 · doi:10.1057/978-1-349-95957-0_5

Relationships between Economic and Environmental Factors, and Labour Migration to Réunion, 1820–1860

2019· book-chapter· en· W3000123984 sur OpenAlexaff
J. Pablo Arroyo‐Mora, Margaret Kalácska

Notice bibliographique

RevuePalgrave Macmillan US eBooks · 2019
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueColonialism, slavery, and trade
Établissements canadiensMcGill UniversityNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncentiveEl Niño Southern OscillationContext (archaeology)GeographyHuman migrationEconomyEconomic geographyEconomicsSociologyClimatologyGeologyPopulationArchaeologyMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter compliments that of Chap. 4 in examining the applicability of new spatial and temporal paradigms, and the use of Bayesian Network analysis, for interpreting the history of indentured labour migration in the southwest Indian Ocean World (IOW). It does so in the context of human-environment interaction. A core element of the environmental side of this relationship was the monsoon system of winds and currents that was of fundamental importance in shaping the agricultural, migration, and trading regimes of the IOW. Other major environmental factors included El Niño Southern Oscillation (ENSO), cyclonic activity, and volcanism. At the same time, human activity has indelibly impacted the environment. Our findings reveal the significance chiefly of push and pull factors related to the climate and economic incentives to migration in both Madagascar and Mauritius.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,218 · 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'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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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