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Enregistrement W3097724877 · doi:10.15405/epsbs.2020.10.05.489

Topographic Landscape Of The Xviii Century: The Case Of Astrakhan Province

2020· article· en· W3097724877 sur OpenAlexaboutno aff
Suseeva Danara, Dzhambinova Nadezhda, Kichikova Nadezda, Mandzhieva Elina

Notice bibliographique

Revue˜The œEuropean Proceedings of Social & Behavioural Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRegional Socio-Economic Development Trends
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésToponymyOnomasticsTerminologyHistoryNomenclatureNationalityQuarter (Canadian coin)CulminationGeographyArchaeologyAncient historyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article is devoted to the study of toponyms recorded in the archival documents dating back to 1742. The material attracted our attention because it is a document-based description of the activity of Tatishchev at the time when he used to be the head of the Kalmyk Commission at the Collegiate of Foreign Affairs and the Governor of the Astrakhan province. These documents are stored in the National Archives of the Republic of Kalmykia and they are undoubtedly important for studying the toponymic space of the Lower Volga Region. The aim of the study is to reconstruct the toponymic landscape of the Astrakhan province according to the route, known as a “military campaign” from Astrakhan to Tsaritsyn. Based on the study, the authors came to the conclusion that the toponyms recorded in the archival documents can be divided into 3 groups. Along with the original Russian terminology, the toponymy of the Lower Volga Region uses nomenclature terms of Turkic origin. Substrate toponyms found in the toponymy of the region are also encountered in a number of modern toposystems of the Russian regions and the eastern regions of Ukraine. The authors believe that the analysis of onomastics of the second quarter of the XVIII century based on the region example will be a new step in the development of historical onomastics in general. The analysis of the identified toponyms recorded in the archival documents can be of interest not only for linguists but also for geographers, ethnographers and cultural experts.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,230 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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