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Enregistrement W3204155809 · doi:10.7591/cornell/9781501754012.003.0002

A Body Politic

2021· book-chapter· en· W3204155809 sur OpenAlexaboutno aff
Brad A. Jones

Notice bibliographique

RevueCornell University Press eBooks · 2021
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueScottish History and National Identity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBody politicEmpirePoliticsNewspaperBritishnessAppealHistoryProtestantismRhetoricLoyaltyMedia studiesLawSociologyPolitical scienceAncient history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter discusses how newspapers helped to integrate the vast British Atlantic. Reports and editorials appearing in the dozens of “Weekly Mercuries” carried by ships crisscrossing the ocean gave meaning to an emerging, shared understanding of loyalty and loyalism among the ocean's many and varied British inhabitants. This shared understanding of Britishness drew on Protestant subjects' deeply held fears of their nation's long-standing Catholic enemies, France and Spain. The makings of Daniel Fowle's “Body Politic,” however, depended on reliable Atlantic communication networks, a circulatory system capable of carrying news quickly and regularly to all corners of Britain's vast empire. News of national importance was filtered through these more immediate webs of contact, which played a significant role in shaping distinctive local political cultures and identities in places like New York City, Glasgow, Halifax, and Kingston. During the many wars fought against France and Spain in the first half of the eighteenth century, anti-Catholic rhetoric was able to overshadow divisions within the empire, providing a language of national unity that was so intentionally broad as to appeal to the nation's diverse inhabitants. But in the absence of these wars and these enemies, as was the case for much of the 1760s and 1770s, subjects in these communities struggled to understand what exactly united them as Britons.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,115 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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