Book Reviews / Comptes rendus
Notice bibliographique
Résumé
Cookbooks, Hunger and Regionalism in Spanish Food History Maria Jose SEVILLA, Delicioso: A History of Food in Spain (London: Reaktion Books, 2019). Lara ANDERSON, Control and Resistance: Food and Discourse in Franco Spain (Toronto: University of Toronto Press, 2020). Maria Angeles PEREZ SAMPER, Comer y beber: Una Historia de la alimentación en España (Madrid: Catedra, 2019). Jillian Williams The Last “National Dish”? Food, Nationalism and Historiography Atsuko ICHIJO, Venetia JOHANNES, Ronald RANTA (eds), The Emergence of National Food: The Dynamics of Food and Nationalism (London: Bloomsbury, 2019). Michelle T. KING (ed.), Culinary Nationalism in Asia (London: Bloomsbury, 2019). Katarzyna J. CWIERTKA, Ewa MACHOTKA (eds), Consuming Life in Post-Bubble Japan: A Transdisciplinary Perspective (Amsterdam: Amsterdam University Press, 2018). Matthijs Kuipers Paul ERDKAMP, Claire HOLLERAN (eds), The Routledge Handbook of Diet and Nutrition in the Roman World (London/ New York: Routledge, 2019). Robin Nadeau IBN MUBĀRAK SHĀH, The Sultan’s Feast. A Fifteenth-Century Egyptian Cookbook. Edited, translation and introduction by Daniel L. NEWMAN (London: Saqi Books, 2020). Marianne Brisville Troy BICKHAM, Eating the Empire: Food and Society in Eighteenth-Century Britain (London: Reaktion Books, 2020). Jessica Mcintyre Joshua SPECHT, Red Meat Republic: A Hoof-to-Table History of How Beef Changed America (Princeton: Princeton University Press, 2019). Zachary Nowak Natacha CHEVALIER, Food in Wartime Britain: Testimonies from the Kitchen Front, 1939-1945 (London: Routledge, 2020). Bryce Evans
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,494 | 0,460 |
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 ».