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Enregistrement W4381610900 · doi:10.1093/ahr/rhad185

How Averages Became Normal

2023· article· en· W4381610900 sur OpenAlexaff
John Crowley

Notice bibliographique

RevueThe American Historical Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical Economic and Legal Thought
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetaphorCredibilityEnlightenmentNormalityEconomicsSocial scienceMathematicsSociologyEconometricsStatisticsEpistemologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Averages became a distinctive form of information in early modern European culture, first in commercial arithmetic, then in natural philosophy, demography, political economy, and eventually in eclectic social analysis. Averaging, in the modern sense of calculating an arithmetic mean by adding up the individual values of cases in a set and then dividing that total by the number of cases, provided an empirical and heuristic resource for understanding planetary orbits, fertility and mortality rates, experimental results in natural philosophy, fiscal resources, the return on stock market investments, the relative profitability of crops, incomes and the cost of living, and even the trivia of daily life. Averaging created a new class of fact—precisely typifying information that varied. By the Enlightenment, averages had become a respectable, readily deployed, form of fact, giving unity to the variety of experience and knowledge. Averages became a metaphor of credibility and normality.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,040
Communication savante0,0130,031
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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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