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Enregistrement W4389301212 · doi:10.7788/9783412525729.235

Premodern European Animal Plagues. Common but Enigmatic?

2023· book-chapter· en· W4389301212 sur OpenAlexaff
Timothy P. Newfield

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Diversity and Health Studies
Établissements canadiensSocial Sciences and Humanities Research Council
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLicenseDownloadLibrary scienceAttributionPolitical scienceWorld Wide WebComputer scienceLawPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Common but Enigmatic?The history of non-human animal plagues in premodernity very much remains in its infancy. 1 While our understanding of premodern animal disease has advanced considerably in recent years, specifically in regards to the fourteenth-and eighteenth-century European bovine panzootics, much remains unknown about the disease outbreaks domesticated and undomesticated animals suffered centuries and millennia ago across all world regions.This article seeks to survey the state of our knowledge about animal plagues in western Eurasia, focusing on the Middle Ages.It employs case studies of animal plagues observed in the sixth, early-ninth, late-tenth and early-fourteenth centuries to probe the limits of what we can glean about premodern animal plagues from written sources alone, to tease out the relevance of recent and ongoing work in the paleo-and phylo-genetic sciences, and to advance a framework for studying animal disease outbreaks in the distant past.There is much work to do and no one discipline or scholar can do it alone.To contextual recent histories of epizootic and zoonotic disease, to begin to establish trends in outbreaks over time and space, and to start to identify triggers of, and risk factors for, historical animal disease outbreaks, we must advance a new agenda, one that seeks to interdisciplinarily interrogate the diverse evidence we have for past animal disease and to establish what data we might look to produce.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,498
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,005

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,141 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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'admission1
Résumé présentoui

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