The discipline that came in from the cold: American human geography becomes a Cold War social science
Notice bibliographique
Résumé
The high–Cold War period – from the Truman doctrine to the Cuban missile crisis – brought not only profound changes in geography but also profound changes to Geography. The discipline moved from a museum-like, fusty subject to aspiring to be a Cold War, cutting-edge hybrid social science (or behavioural science) ‘cross-bred’ with physical and applied sciences. The vehicle was social physics. Its origins were in the 17th century, but the actual name was not coined until 1835 and then in French, ‘Physique Sociale’, by the Belgian astronomer, statistician and social tabulator, Adolphe Quetelet (1796–1874). As a project, social physics rested on the belief of monism in which the same formal explanatory scientific principles held in both natural and social worlds. In the particular case of Cold War geography, monism meant asserting that specifically Newtonian equations describing the movements of celestial bodies in the heavens could explain equally as well movements of human bodies down on earth. In American human geography, social physics was pioneered from the early 1950s by William Warntz, who collaborated early on with the Princeton astrophysicist, John Stewart, who, in turn, had previously worked with the Harvard linguist, George Zipf. Together Warntz and Stewart using home-made early computing devices and drawing on Newtonian formulations of potential cast geography as social physics, extolling its virtues as ‘macrogeography’ and on par with other disciplines that already had entered the Pantheon of Cold War social science.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,040 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».