Estate Management, Maps and Map-making in Oxford and Cambridge 1580-1640*
Notice bibliographique
Résumé
Abstract What part did the universities and colleges of Oxford and Cambridge play in the early years of making manuscript estate maps in England? These colleges formed a group of educated landowners, who participated in the lively sixteenth-century land market and added former monastic lands to their holdings. They held estates across England and Wales and land was a vital source of income: the extent of a college ‘s landholdings was an indication of its wealth or poverty. Besides being major landowners, the colleges of Oxford and Cambridge might be expected to have contributed to carto graphic developments as they were the places in the country that provided the highest level of education, where there was considerable interest in mathematics, geography and maps. It is thus instructive to examine the extent to which the colleges patronized land surveyors and commissioned maps, the uses to which plans were put, and instances when maps were not drawn. Comparison of the two universities enables each to be seen in a wider context. Many men in sixteenth- and early seventeenth-century Cambridge owned maps. One was Laurence Hitchcock BA, pensioner of Trinity Hall, Cambridge, who died in 1573 and left ‘a mappe of the whole world ‘ and four other maps together with five legal works and those of Cicero and Sallust. ‘ Hitchcock was one of those book owners whose probate inventories were presented in the Vice-Chancellor ‘s court between 1535 and 1601, over one-quarter of whom owned maps. About three-quarters of these people owned one or two maps; under one-quarter owned more than four. Among the map-owners were booksellers, clergymen and junior members, but the majority (77 per cent) were fellows or masters of colleges, or incumbents of Regius chairs. Some owned maps to help in particular studies; others used their maps as a form of decoration .
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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 ».