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Enregistrement W4245867084 · doi:10.2307/3663046

[sans titre]

2004· article· en· W4245867084 sur OpenAlexaboutno aff
Lois E. Horton

Notice bibliographique

RevueJournal of American History · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueOral History, Memory, Narrative Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhite (mutation)Underground RailroadCharacter (mathematics)RomanceHistoryNarrativeState (computer science)TRIPS architectureOral historyGeorge (robot)GenealogyLawArchaeologyArt historyArtPolitical scienceEngineeringLiteratureComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This attractively designed Web site presents the Underground Railroad activity of abolitionists in the Williamsport area of Pennsylvania, a very important link in the historic route from the slave South through Pennsylvania and western New York State to freedom in Canada. The central character is Daniel Hughes, an American Indian whose part in helping escaping slaves is not widely known. According to family history, documented and recounted by Hughes's great-granddaughter, Mamie Sweeting Diggs, Hughes was a river raftsman whose business on the Susquehanna River took him into Maryland. On return trips, he brought escaping slaves to freedom. Hughes and two of his sons undertook classic Underground Railroad activities, hiding fugitives in secret compartments and laying traps for slave catchers. Also prominently part of the story are white abolitionists, many Quakers, and one black man named George Roach who worked with the Hughes men on the Underground Railroad. In one sense, this site tells a familiar story. The romantic version of the story—the secret hiding places, false wagon bottoms, lantern signals, dedicated white conductors, and narrow escapes—comes largely from clandestine activities in such border states as Pennsylvania. Through five effectively presented oral history narratives by Diggs, however, this site also reveals the systematic aid to fugitives given by Indian communities in the North. Oral histories seem an especially appropriate vehicle for this experience shared by two peoples who rely on oral tradition.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,824
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,194 · 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
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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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