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Enregistrement W4377099123 · doi:10.1080/0067270x.2023.2208483

A new interpretation of the military settlements of the northern Nguni

2023· article· en· W4377099123 sur OpenAlexaff
Renier Hendrik van der Merwe, Kent D. Fowler, Karim Sadr

Notice bibliographique

RevueAzania Archaeological Research in Africa · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArchaeology and Rock Art Studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterpretation (philosophy)Human settlementGeographyArchaeologyPhilosophyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The migration of the various northern Nguni groups during the nineteenth century is associated with a period of increased and extensive conflict throughout southern Africa. Central to the success of the nineteenth-century northern Nguni kingdoms was the utilisation of a social organisational system known as the regimental system. These regiments were housed in military settlements that would form the core of the various kingdoms’ administrative and military systems. From examining the various military settlements of the northern Nguni kingdoms, two different settlement variations can be observed. The first variant was utilised by the Zulu and Matabele with the second one used by the Ngoni and Swazi. This study advances a new hypothesis relating the nature and origins of these two variants. It is argued that they are more than reflections of the separate historical development of each northern Nguni kingdom and that they result instead from regional developments that occurred within the KwaZulu-Natal province of South Africa. The communities that utilise each variant can be linked both historically as well as geographically, with a very distinct geographical divide detectable between them. The hypothesis presented here therefore argues that these variants are reflective of at least two different and simultaneous regimental systems with different corresponding military settlements.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,394
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,293 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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