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Enregistrement W4388501720 · doi:10.1093/whq/whad123

Territorial Expansionists and Troublesome Locals: Daniel Clark at New Orleans and John Christian Schultz at Red River

2023· article· en· W4388501720 sur OpenAlexaffabout
Julien Vernet

Notice bibliographique

RevueWestern Historical Quarterly · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArchaeology and Natural History
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsPossession (linguistics)Settlement (finance)NewspaperGovernment (linguistics)HistorySquare (algebra)LawArchaeologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The United States and Canada began major efforts to acquire territory in North America’s interior in the nineteenth century. In 1803, the United States purchased approximately 827,192 square miles of territory from France. Canada began to govern 1,409,900 square miles of territory known as Rupert’s Land in 1869. Historical accounts of American and Canadian officials’ efforts in Washington and Ottawa to obtain these vast territories are abundant. Historians have devoted less attention, however, to expansionists who supported American expansion in Louisiana and Canadian expansion in Rupert’s Land. Daniel Clark, U.S. Consul to New Orleans, used his office to promote American acquisition of Spanish Louisiana. Canadian John Christian Schultz, an influential “doctor” and businessperson at Red River, became the owner of the only newspaper in the settlement and used it to advocate for Canadian possession of Rupert’s Land. Clark arrived in Louisiana from Ireland in 1786 and Schultz from Upper Canada between 1859 and 1861. Clark and Schultz were opportunists who understood that American and Canadian territorial ambitions presented them with opportunities to advance their business and political careers. Far less important to both men were the futures of other residents of New Orleans and Red River. Clark and Schultz for example, both argued that representative local government should not be immediately introduced in their regions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,556
Score d'incertitude au seuil0,882

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0220,008
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeSans objet
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'admission2
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