Force Projection in the Time of Scurvy: The Destruction of the 1740-42 West Indies Expedition
Notice bibliographique
Résumé
The massive British West Indies expedition of 1740-42 during the War of Jenkins’ Ear, launched with an ambitious goal, produced nothing beyond terrible losses. The enormous number of deaths from yellow fever has obscured the true reasons for the defeat at Cartagena de Indias that has often been blamed on the army’s slow siege tactics. The author, following his research for Disaster on the Spanish Main: The Tragic British American Expedition to the West Indies during the War of Jenkins’ Ear, has further developed evidence from British musters that upends common assumptions about yellow fever’s impact and, instead, traces the cause of the expedition’s failure to poor health management and misguided military leadership. L'expédition massive des Antilles britanniques de 1740-1742 pendant la guerre de l'Oreille de Jenkins, lancée avec un objectif ambitieux, n'a rien produit d'autre que de pertes terribles. Le nombre énorme de décès dus à la fièvre jaune obscurcit les véritables raisons de la défaite à Carthagène des Indes, souvent imputée à la lenteur des tactiques de siège de l'armée. L'auteur, suite à ses recherches pour Disaster on the Spanish Main: The Tragic British American Expedition to the West Indies during the War of Jenkins’ Ear, a étudié en profondeur les données probantes issues des registre militaire britanniques pour réfuter les hypothèses courantes sur l'impact de la fièvre jaune et attribuer plutôt l'échec de l'expédition à une mauvaise gestion de la santé et à un leadership militaire peu judicieux.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».