About the features of rural settlements that influenced the variability of names and the tools for their identification (on the example of the rural of the Ruza district in the middle of the XVI—first quarter of the XVII centuries)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article presents the results of the analysis of the opportunities that open up when using the Big Data tool to identify the names of settlements and landholdings that tended to change over time in the documents of the statistical accounting of the Russian state of the second half of the XVI—first quarter of the XVII centuries. The procedure for analysing the features of information about objects available in the documents of the specified epoch is described using which it becomes possible to judge the predisposition of their names to variability. The research was performed on the basis of information about 22 objects located on the territory that was formed by the beginning of the XX century in the Ruza district of the Moscow province. Statistical analysis tools were used to identify the dependencies that took place. The result of the research presented in this article is the proof of the possibility and effectiveness of using the Big Data tool to establish the correspondence of information about the same real estate objects mentioned in the materials of different eras under different names. The research shows that the names of objects formed considering the characteristics of their owners were subject to the greatest variability in the middle of the XVI—first quarter of the XVII centuries. The actual information about the objects obtained during the research can be used to compile cartographic materials reflecting the history of the formation and development of the economy of the territory of the Ruza district as well as when performing work by specialists conducting research in the fields of history, sociology, geography, surveying and other related fields of knowledge.
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.
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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| 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 découle