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Enregistrement W3044812880 · doi:10.1093/oso/9780198787211.003.0018

Land Demarcation in Ancient Rome

2020· book-chapter· en· W3044812880 sur OpenAlexaboutno aff
Gary D. Libecap, Dean Lueck

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2020
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClassical Antiquity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpireExpansiveGeographyState (computer science)Roman EmpireAncient historyOrder (exchange)ArchaeologyHistoryBusinessComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ancient Rome was an expansive and wealthy empire that created a trading network that relied on common language(s), law, money, and a system of measurement. An important component of this network was the rectangular system (RS) of land demarcation known as centuriation, which was the forerunner of similar systems adopted in the United States and Canada and in other parts of the British Empire in the eighteenth and nineteenth centuries. This purposefully implemented demarcation system persists to the present and can be found in the landscape throughout the territories of the former Empire, especially in Italy and North Africa. It was typical as Rome expanded its territories to implement the RS system before new lands were settled by Romans. There was considerable variation in land demarcation patterns across the Empire. This chapter examines the determinants of centuriation by describing a model in which the state chooses between adopting RS to demarcate new lands or to utilize existing demarcation. The chapter examines data on centuriated areas and accounts from archeologists and classics scholars to examine the economic structure of Roman centuriation. The chapter generally finds that centuriation was adopted in flatter, more fertile lands, and later in time as survey techniques improved and administrative structures were expanded. The chapter also finds that alignment tended to be perpendicular to rivers and streams in order to minimize demarcation costs and to facilitate a network of canals for drainage. Finally, the chapter provides conjectures about the impact on centuriation on development and growth within the Empire.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,734

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,204 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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