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Enregistrement W4310171893 · doi:10.15688/jvolsu4.2022.5.7

Formation of Big Peasant Clans in the Russian North Based on the State Descriptions of the Vazhsky District from 17th to the Early 18th Century

2022· article· en· W4310171893 sur OpenAlexaboutno aff
Varvara Vovina-Lebedeva

Notice bibliographique

RevueVestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta Serija 4 Istorija Regionovedenie Mezhdunarodnye otnoshenija · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRegional Socio-Economic Development Trends
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClanPeasantGenealogyState (computer science)CensusPopulationGeographyQuarter (Canadian coin)HistoryAncient historySociologyDemographyArchaeologyAnthropologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction. State descriptions of the northern peasant volosts of Russia demonstrate the features and techniques of business writing, typical for the Russian Middle Ages and early modern times. Methods and materials. The article analyzes scribal and census books for several villages of the volost Kurgomen of the Podvinskaya quarter of the Vazhsky district beyond the middle 17th – first half 18 centuries. On the basis of a microanalysis of peasant genealogies, several family clans of peasants living in neighboring villages were identified, the family surnames of the peasants were investigated. Analysis. The development or extinction of peasant clans, and some features of intra-family relations and the dynamics of population displacement at the village / volost level have been traced. The given data confirm the well-known fact that during the censuses, some of the peasants were hiding from the description. The period of Peter I caused heavy damage to the northern villages. The analyzed material shows that only large family clans were able to preserve themselves and their importance in the parish. Results. The results obtained in the article relate not only to the process of folding the branched peasant clans, which played a significant role in the volost and parish, defending, first of all, their own interests, but also the problems of the reliability of state descriptions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,184 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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