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Enregistrement W3049375138 · doi:10.1080/00083968.2020.1749095

Understanding African women’s access to landed property in nineteenth-century Benguela

2020· article· en· W3049375138 sur OpenAlexvenueno aff
Mariana P. Candido

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of African Studies / Revue canadienne des études africaines · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueColonialism, slavery, and trade
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinshipColonialismProperty (philosophy)Consumption (sociology)Property rightsGeographyEconomyDevelopment economicsPolitical scienceEconomicsSociologyArchaeologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the mechanisms that African women employed to accumulate wealth and property during the nineteenth century. After the ban on slave exports in 1836, West Central Africans looked for new economic activities and shifted their focus and energy to the trade in commodities as legitimate commerce expanded in Benguela. In the process, African women achieved new social and economic positions in the colonial setting, accumulating dependents and goods. The concentration of dependents, including enslaved ones, clustered wealth in fewer hands and altered notions of land access and rights. Primary sources reveal consumption patterns that suggest that property was accumulated in different ways, and that such accumulation spread far into the interior. This article emphasizes African women’s role as active agents of change on the coast and in the interior of Benguela during this time of economic transformation, making extensive use of kinship, affinity and economic networks that already existed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,845
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,149 · 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'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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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