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Enregistrement W4245004957 · doi:10.1215/00021482-80.1.35

Dependent Harvests: Grain Production on the American and Canadian Plains and the Double Dependency with Mexico, 1880–1950

2006· article· en· W4245004957 sur OpenAlexaboutno aff
Sterling Evans

Notice bibliographique

RevueAgricultural History · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal trade, sustainability, and social impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThreshingEstatePeninsulaProduction (economics)GeographyEconomyCommodityCompetition (biology)Agricultural economicsEconomic historyEconomicsMarket economyArchaeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract For nearly sixty years, roughly 1880 to 1950, before the affordability and wide-spread use of combines, grain production in the American and Canadian Great Plains was dependent on harvesting with binders. Binders cut the grain stalks and then tied them into bundles with twine that farmhands later would gather into shocks to await threshing. The majority of the twine used was made from fiber from agave plants (sisal and henequen) from Mexico’s Yucatan Peninsula. The dependency on this Mexican commodity is illustrated by the fact that for the first two decades of the twentieth century, the United States and Canada consumed an estimated 230,000 tons of the fiber a year for the production of binder twine. Thus, a double agricultural dependency developed between these regions that this essay seeks to explore. Along with this international dependency, corporate, social, and labor issues are integral aspects of the grain/twine story. International Harvester of Chicago came to dominate the twine industry in the United States, but faced stiff competition from American and Canadian penitentiaries that developed their own twine mills using low-wage inmate labor. And in Mexico, wealthy henequen estate owners enslaved Yaqui Indians from Sonora to work in their fields in the Yucatan. "Dependent Harvests" seeks to introduce these themes and to cast them into their proper transnational and agricultural history perspectives.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,735
Score d'incertitude au seuil0,502

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,175 · 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.

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

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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