Comparing trajectories of climate, class, and production: an historical ecology of American yeomen
Notice bibliographique
Résumé
Introduction to historical ecology Historical ecology uses interdisciplinary synthesis to trace and evaluate the complex relationships between humans and the environment over the long term, typically traversing the course of centuries (Crumley 1994, 2007: 16). Its methodological backbone is the synthesis of long-series data produced by practitioners in diverse fields. Work in historical ecology is guided by theoretical postulates that recognize that understanding humans’ occupation of nearly every environmental niche and the diversity of human social structures requires broadly integrative methodologies (Balée 1998). Researchers bring about a difficult union between history and science, pay close attention to the relations of geographic and temporal scales, embrace human social complexity, and present findings in ways that are broadly accessible (Crumley 1994, 1996a, 1996b, 2007). The methods of historical ecology have been shaped by a rejection of environmental determinism, an interdisciplinary historical synthesis, and interest in questions concerning the historical trajectories of the changes in humans’ relations with the environment. Because historical ecology melds data from science and the humanities, the following review of its methods draws from advances in geography, biology, ecology, history, sociology, and anthropology. That discussion is followed by examples of questions addressed by practitioners of historical ecology, an illustrative case study, and an evaluation of the future of the approach.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».