Notice bibliographique
Résumé
Abstract “The empire is coffee. And coffee is the valley.” This common phrase for a long time dominated the Brazilian imaginary about coffee, but it doesn’t translate the truth of the Brazilian economy of the 19th century. Coffee, the “black gold,” was Brazil’s main export product in the 19th century, and its main producing region was the Paraíba do Sul River Valley, which encompassed the provinces of São Paulo (high Paraíba) and Rio de Janeiro (middle and lower Paraíba). But the economy of the Brazilian empire cannot be reduced to coffee plantations. In other Brazilian regions, there were other primary products such as livestock products, resources extracted from the Amazon rainforest, and others. Minas Gerais, the largest Brazilian slave province, was not a producer region for export. In addition, there was a transformation in the "secondary" sector, with handicrafts, factories (sets of workshops), and manufacturing, both in the city and in the countryside, with slave and free labor. The political stability and economic growth of the mid-19th century made Brazil a region of foreign direct investment (FDI), mainly British, in sectors such as infrastructure (railways and ports), banks, insurance companies, and industry. In the last quarter of the 19th century, modern textile industries emerged, mainly in the Center-South, alongside the expansion of coffee in São Paulo, Minas Gerais, and Rio de Janeiro (Zona da Mata Mineira).
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».