‘Irish fever’ in Britain during the Great Famine: immigration, disease and the legacy of ‘Black ’47’
Notice bibliographique
Résumé
Abstract During the worst year of the Great Irish Famine, ‘Black ’47’, tens of thousands of people fled across the Irish Sea from Ireland to Britain, desperately escaping the starvation and disease plaguing their country. These refugees, crowding unavoidably into the most insalubrious accommodation British towns and cities had to offer, were soon blamed for deadly outbreaks of epidemic typhus which emerged across the country during the first half of 1847. Indeed, they were accused of transporting the pestilence, then raging in Ireland, over with them. Typhus mortality rates in Ireland and Britain soared, and so closely connected with the disease were the Irish in Britain that it was widely referred to as ‘Irish fever’. Much of what we know about this epidemic is based on a handful of studies focusing almost exclusively on major cities along the British west-coast. Moreover, there has been little attempt to understand the legacy of the episode on the Irish in Britain. Taking a national perspective, this article argues that the ‘Irish fever’ epidemic of 1847 spread far beyond the western port of entry, and that the epidemic, by entrenching the association of the Irish with deadly disease, contributed significantly to the difficulties Britain's Irish population faced in the 1850s.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».