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Enregistrement W4231973711 · doi:10.1057/9781137363909_1

Introduction

2014· book-chapter· en· W4231973711 sur OpenAlexaff
Bonnie White

Notice bibliographique

RevuePalgrave Macmillan UK eBooks · 2014
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical Gender and Feminism Studies
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemobilizationAgricultureWork (physics)Political sciencePolitical economySociologyHistoryEngineeringLawPoliticsArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of the Women’s Land Army (WLA) in the agricultural history of the First World War has often been overlooked due to the seemingly minor role played by the organisation in maintaining domestic food production between its formation in January 1917 and its demobilisation in October 1919. The WLA, however, marked the first time that a group of women came together in a national organisation for farm work. The creation of the WLA was part of a broader effort to mobilise a domestic force of women workers, but with the specific task of replacing the male agricultural labourers who had enlisted or who had been conscripted into Britain’s armed forces. This study argues that although farm work became an imperative patriotic act, valued not just for the food produced, but also through the symbolic act of tending the land, organisers like Meriel Talbot (the Director of the Women’s Branch in charge of the WLA) and Edith Lyttelton (Deputy Director) did not envision the organisation simply in patriotic terms. The WLA was formed to help solve the real problem of the dwindling agricultural labour supply, but organisers believed that a national organisation would help convince farmers, potential recruits, and the public of the valuable role women could play in agriculture, not only in wartime, but as a viable employment opportunity beyond the years of the conflict.

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 enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil0,933

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 technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2790,103

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,234 · 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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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