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Enregistrement W3202038214 · doi:10.1163/15700658-bja10021

Who Owned Florence?: Religious Institutions and Property Ownership in the Early Modern City

2021· article· en· W3202038214 sur OpenAlexaff
Justine Walden, Nicholas Terpstra

Notice bibliographique

RevueJournal of Early Modern History · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHistorical Economic and Social Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProperty (philosophy)CensusOrder (exchange)ContemplationPower (physics)HistoryBusinessSociologyPolitical scienceGeographyDemographyFinanceTheologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study employs a 1561 tax census to survey estimated property incomes in Florence with particular attention to lay and ecclesiastical religious institutions. Its key findings are five. First, religious institutions were collectively the wealthiest corporate entities in the city, holding one fifth of all residential properties and one third of all workshops, and drawing 20.2 percent of all property income generated within city walls. Second, many were civic- and lay-religious institutions such as confraternities and hospitals. Third, the property income of religious houses was distributed across multiple organizations while that held by the Florentine diocese was concentrated in a few. Fourth, among religious orders, Mendicant houses had a larger urban presence than the older contemplative houses. Fifth, the property holdings of the formally defunct military-religious order of the Knights of S. Jacopo signal the deftness with which some institutions adapted to new circumstances. Overall, this survey of property incomes helps quantify the shape of power in the Florentine religious universe.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,131 · 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'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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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