The discipline that came in from the cold: American human geography becomes a Cold War social science
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle