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Enregistrement W4231741338 · doi:10.1017/9781787444508.004

Selling the War: Demonizing the Enemy (1918)

2019· book-chapter· en· W4231741338 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueItalian Fascism and Post-war Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdversaryComputer scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hardships Increase in Boston On the morning of December 6, 1917, the French ship Mont Blanc approached Halifax Harbor in Nova Scotia and collided with the SS Imo , a six-thousand-ton Norwegian ship on route to Belgium to deliver relief supplies. The day was just beginning. Children were walking to school along the waterfront. Workers made their way to factories, offices, rail and dockyards. Hearing the commotion, those still inside their homes ran to their waterfront windows to witness the crash. The Mont Blanc , bound for France and filled with six million pounds of high explosives, erupted in a fiery blaze that heated its volatile cargo to nine thousand degrees Fahrenheit, turning the ship into a “monstrous hand-grenade,” sending chunks of metal projectiles from the disintegrating vessel outward in all directions at 3,400 miles per hour, puncturing nearby ships, slicing open rooftops, and vaporizing those in its path. The force of the blast caused a ground wave, or earthquake, penetrating the bedrock at 13,000 miles per hour, shaking homes off their foundations. The ferocious detonation produced a mushroom cloud, a giant gas fireball filled with vaporized particles, metal and human, that rose two miles in the air and threw into the atmosphere tons of dark oil that rained down on its victims, blackening their faces with a slimy tar. Air waves followed, traveling at 21,000 miles per hour and shattering almost every window in Halifax, shooting pieces of glass like knives into the eyes and bodies of those who stood watching. Within a second, onlookers were blind, riddled with glass shrapnel, or dead. Most buildings within a two mile radius were obliterated. The shock from the blast violently parted the harbor waters, forming a tidal wave, or tsunami, that engulfed inland streets, drowned inhabitants, and flooded buildings nearly sixty feet above sea level. In the final accounting, the explosion killed almost two thousand people and wounded nine thousand more. Twenty-five thousand people, almost half the population, were suddenly homeless. The thickly settled waterfront community that occupied more than three hundred acres looked like no-man's land—a war zone. Ruptured gas lines blew up additional structures, trapping many survivors in the rubble of their flattened homes. Trees and telephone poles were snapped at their bases. Cement and masonry structures were obliterated. Fires started everywhere, as wooden buildings acted like kindling fuel.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,202

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0160,003
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0600,012

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,262
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; 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'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
Publié2019
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