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Enregistrement W3049179592 · doi:10.1080/21619441.2020.1802159

Urban Slavery in West and West Central Africa during the Transatlantic Slave Trade

2020· article· en· W3049179592 sur OpenAlexaff
Martin A. Klein

Notice bibliographique

RevueJournal of African Diaspora Archaeology and Heritage · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueColonialism, slavery, and trade
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShoreGold coastAutonomyGeographySocioeconomic statusWest coastEthnologyEconomyHistoryPolitical scienceArchaeologyDemographySociologyOceanographyPopulationEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The trade in enslaved captives across the Atlantic Ocean shaped West and West Central Africa’s urban shoreline. Towns adjusted to or were created for service to that trade. In turn, these towns shaped the socioeconomic realities of their hinterlands. Between the seventeenth and nineteenth centuries, this impact was felt nowhere more than among the enslaved and freed-slave migrants who made their way to perceived opportunities on the coast. This article examines these migrants’ experiences through a comparative regional approach. We look first at Saint Louis du Senegal and then compare the Gold Coast, Whydah, Lagos, the Bight of Biafra, Luanda, and Benguela. Each of these cities had its own particular qualities, often shaped by geography, but there were also common features. They all depended heavily on slave labor and, in several, female slave ownership was important. Most significantly, slavery in these cities was marked by considerable autonomy for the enslaved.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,686
Score d'incertitude au seuil0,493

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,235
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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