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Enregistrement W4388445811 · doi:10.3138/chr-2022-0037

Transnational Volunteers: A Research Note on Border-crossing to Enlist in the American Civil War

2023· article· en· W4388445811 sur OpenAlexaffvenueabout
Jane Jenson

Notice bibliographique

RevueCanadian Historical Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAmerican History and Culture
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpanish Civil WarImmigrationIncentivePolitical scienceState (computer science)Political economyGenealogySociologyLawHistoryEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Historians of transnational and global relations have increasingly reminded us that fighting in “someone else’s war” is not a new phenomenon. Despite the past two centuries being ones of state building and bordering, transnational volunteers have participated in many conflicts. These include soldiers who left British North America (bna) to enlist in the American Civil War. This research note describes a method for distinguishing cross-border enlistments from the many bna-born immigrants already living in the United States. By cross-referencing online data archives, it was possible to create an original database of bna-born individuals who lived in the Eastern Townships of Canada East in 1861 and crossed the border to enlist in Vermont. Next, a comparison of patterns of enlistment behaviour shows the transnational volunteers’ actions closely tracking those of native-born and naturalized Vermonters. Both groups followed the same trajectory, with high rates of volunteering in early months, a decline, and then a spike in late 1863, when federal authorities deployed more generous bounty payments as a policy instrument to alter the incentive structure for enlistment. Nonetheless, seventy percent of these bna residents had already enlisted before September 1863. This note suggests that transnational volunteering from bna to the Civil War merits further attention from both comparative and transnational historians.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,653
Score d'incertitude au seuil0,698

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,016
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,278 · 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'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'admission3
Résumé présentoui

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