MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3003832008 · doi:10.1093/hwj/dbz049

Class Analysis and the Killing of the Newborn Child: Manchester, 1790–1860

2019· article· en· W3003832008 sur OpenAlexaff
I. R. Beattie

Notice bibliographique

RevueHistory Workshop Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHomicide, Infanticide, and Child Abuse
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPunitive damagesWitnessMoral panicColonialismWorking classHistoryPeriod (music)CriminologyMiddle classGender studiesNoticeLawSociologyPolitical scienceAestheticsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article explores the practice of neonaticide – the killing of an infant at the moment of birth – in Manchester during the first decades of the industrial revolution. Using a set of previously unexamined pre-trial witness statements, the author makes the case that newborn-killing was practised by working-class women in the town as a known and even accepted form of birth control. There is quite suggestive evidence that women had a language for this practice, shielded other women from having it reported, and in certain circumstances, assisted one another in carrying it out. This finding resonates with similar moral frameworks that have been studied from high-medieval England to early colonial Mexico. Nonetheless, it has also been well established that middle-class people throughout the nineteenth century in Britain abhorred infant killing, associated it strongly with stigmatized stereotypes of working-class maternity, and sought to suppress it using the punitive weight of the law. Period diaries and publications show that this ‘moral panic’ was as potent in Manchester as anywhere else. Taking these contrary patterns together, the author suggests that neonaticide and practices like it allow historians to observe the profound cultural divisions and frictions along class lines which structured life in the early industrial city.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,219 · 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'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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHistory Workshop JournalMême sujetHomicide, Infanticide, and Child AbuseTravaux en français237 207