Notice bibliographique
Résumé
This chapter describes how, from 1792 to 1800, black colonists in Freetown, Sierra Leone—also referred to hereafter as “black Loyalists” and “Nova Scotians”—won several battles in the fight against black hunger. The Nova Scotians arrived in Africa in 1792 imbued with a sense of how to use food laws to exert dominance, and within half a decade, they had learned to behave as British subjects entitled to enforce that power. Whereas in Nova Scotia white Loyalists' food laws had controlled former bondpeople's access to food, in Sierra Leone, black colonists gained the right to enact their own antihunger rules, which white colonists uniformly approved, beginning in 1793. These Nova Scotians fought famine first by regulating their trade in alcohol, bread, fish, and meat. Later, the black Loyalists tried to regulate the trade of Africans, particularly Susu and Temne. These laws enabled former victual warriors to try to become victual imperialists by altering African food sales while occupying African land. This attempt failed because violent Temne and Susu reactions to colonists' price-fixing encouraged white councilmen in Sierra Leone to curtail black Loyalist lawmaking; those councilmen would later try to interfere with Africans' trade.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».