Notice bibliographique
Résumé
This book has been almost two decades in the making, developing from a master's memoir through various conference papers, then emerging as a phd dissertation, dismantled and refitted during postdoctoral revisions and reconstructed in the course of further conference papers and articles, and finally appearing as this monograph.The resulting narrative is in part an experiment to integrate two census-based approaches to understanding historical patterns: quantitative analysis of historical census data to discern the behaviour of ordinary persons and discourse analysis of census texts to explore the representation of both census concepts and census respondents.My attempt to combine these two approaches is inspired by the work of Canadian and US researchers, and I have had the good fortune to learn from and work with several of these scholars in both countries.Professors, mentors, colleagues, friends, and family have all provided the immeasurable support needed to initiate and sustain this project over the years.The Department of History at the University of Minnesota provided an exceptional academic environment in which to learn the skills of a historian.My phd advisor, Steven Ruggles, guided me through the process of researching and writing a doctoral dissertation, providing frank criticism of my research design and sharing in my enthusiasm for the results.His consistent encouragement, optimism, and good humour made graduate school enjoyable.As a research assistant with the Minnesota Historical Census Projects, I not only learned skills in processing and interpreting census data but
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».