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Enregistrement W4399604180 · doi:10.1093/ahr/rhae099

Nigel Rothfels. <i>Elephant Trails: A History of Animals and Cultures</i>.

2024· article· en· W4399604180 sur OpenAlexaffabout
Susan Nance

Notice bibliographique

RevueThe American Historical Review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZoologyArtGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People love elephants but have long struggled to understand them and determine what constitutes productive or moral behavior toward them. In the process, elephants have contended with changing human behavior, industrialization, the development of mass media and entertainment, colonization, and environmental change. Noted animal studies and history scholar Nigel Rothfels wades into these histories and debates with Elephant Trails: A History of Animals and Cultures. The book offers seven thematic chapters with case studies from the 1770s to the early twentieth century, many fascinating illustrations, and a helpful note on further reading. Rothfels’s volume explores the rich and varied history of people’s perceptions of elephants, suggesting that elephants have functioned as a kind of Rorschach test for many Europeans and North Americans. He thus examines some enduring ideas: elephants have exceptional wisdom and profound emotional depth; they endure immense suffering in captivity; they are, by turns, gentle beings appropriately employed around children or destructive monsters who deserve to be chained and punished; and, counterintuitively, they fear mice. To chart these ideas over time, the book offers a series of case studies that attend to the lived history of some elephant individuals—“Gunda, Alice, Josephine, Ned, Mena, Packy, Lily, and many more with and without names.” These studies reveal how often elephants defied human expectations and drove people to cover up the truth or deny what they saw with their own eyes.

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)0,003
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0570,023

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,221 · 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
GenreSynthèse

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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