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Enregistrement W4321845384 · doi:10.7451/cbe.2022.64.1.1

Historical development of subsurface drainage in Quebec from 1850 to 1970

2022· article· en· W4321845384 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Suzelle Barrington

Notice bibliographique

RevueCanadian Biosystems Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWater Governance and Infrastructure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésChristian ministryDrainageAgricultureGovernment (linguistics)Work (physics)ClearingPolitical scienceEconomic growthGeographyArchaeologyBusinessEngineeringEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite its beginning in the 1850’s and being first in Canada to purchase a tile drainage trencher, subsurface drainage of agricultural lands in Quebec is poorly documented, which the present paper will try to document from 1850 to 1970. In Quebec, Catholic priests and monks played an important role in educating rural communities by establishing French agricultural schools throughout the province. For the English rural communities, Macdonald College (Macdonald Campus of McGill University) played a major role especially in preparing plans, besides promoting the technology. The Quebec Ministry of Agriculture encouraged subsurface drainage early in 1912 but would prefer investing in land clearing and watercourse deepening to establish more farms, from the employment needs created by WWI, the great 1930 depression and WWII. This work mostly completed in the early 1960’s, the Quebec Government would then initiate a major subsurface drainage program, allowing private enterprises to take over shortly after 1967. Although the Ministry changed names several times even after 1967, the term ‘Ministry of Agriculture’ will be used throughout this article. To compare trencher performance, a 15 m average spacing is presumed. This paper is limited to the main events and persons involved, without being able to cover them all.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,788

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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