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Enregistrement W4389922644 · doi:10.1093/oxfordhb/9780197502679.013.34

Mapping Commodity Histories

2023· book-chapter· en· W4389922644 sur OpenAlexaffabout
Jim Clifford, Joshua MacFadyen, Stéphane Castonguay

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversity of Prince Edward IslandUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommodityHistoriographyGeographic information systemFirewoodGeographyProcess (computing)Iterative and incremental developmentData scienceGIS applicationsComputer scienceCartographyArchaeologyBusinessSoftware engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Geographic Information Systems (GIS) have evolved from a powerful tool to visualize quantitative census data into an iterative methodology that allows historians to bring together information from historical maps, textual sources, and quantitative data. It allows historians to interrogate historiographical assumptions and develop new questions. It can help answer questions and create maps to better communicate spatial information. This chapter explores the limited use and potential of historical GIS methods in commodity histories. A case study of the Canadian forest-products trade demonstrates the value of GIS for researching the history of commodities. The authors show the iterative process that helped us better understand the early development of export-orientated sawmills in the Quebec City region and then use GIS to map the geography of the timber and firewood trade in the later nineteenth century. The authors hope that open-source software, tutorials, and the potential to reach wider audiences through interactive online maps will prompt more interest in GIS methods in commodity history.

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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,352

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
Bibliométrie0,0130,024
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0550,005

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,128 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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