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Enregistrement W3088837065 · doi:10.4000/abe.8106

Imperial Atmospheres: Race and Climate Control on the Niger

2020· article· en· W3088837065 sur OpenAlexaff
Dustin Valen

Notice bibliographique

RevueABE Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Maritime and Colonial Histories
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobeParadiseCivilizationRace (biology)Environmental ethicsHistoryPolitical scienceGeographySociologyArchaeologyGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This essay explores how nineteenth-century environmental technologies rendered climates mobile through an examination of a British-led mission to the Niger River in West Africa in 1841. To protect white sailors from the tropical African climate, expedition authorities invited Scottish ventilation engineer David Boswell Reid to consult on the design of three iron steam ships. Using a centralized air intake connected to a wind sail, Reid created a pressurized plenum below deck whose air he medicated by treating it with chemicals. The Niger mission exemplifies how Victorian ventilating practices were informed by unilineal theories of progress in which climate served as a key index for measuring animal, vegetable, and human progress. Regions of the globe with climates similar to Britain’s were considered ideal for colonization. Tropical climates, however, were thought to have damaging effects on European bodies. Climate was also blamed for impeding the rise of civilization. Drawing on medical journals and reports, this essay discusses nineteenth-century ventilating practices in terms of their relationship to the tropical anxieties of their time. It posits climate control as an ecological mission within the broader project of British imperialism, and shows how Western ideas about thermal comfort emerged through a discursive entanglement with racial anthropology and imperial interests in the torrid zone.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,014
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
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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