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Enregistrement W4400972898 · doi:10.1093/ehr/ceae116

Prisons on the Edge: Perspectives on the Late Medieval and Early Modern History of Confinement in the Francosphere

2024· article· en· W4400972898 sur OpenAlexaff
Sophie Abdela

Notice bibliographique

RevueThe English Historical Review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMedieval and Early Modern Iberia
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnhanced Data Rates for GSM EvolutionHistoryAncient historyComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract It is high time we took stock of the field of carceral history—something particularly true for the French-speaking world. In the last twenty years, the Francosphere has seen a frenzy of research activity centred on the prison, and more broadly around multiple forms of confinement. The field is being radically transformed under the watchful eye of a whole new generation of researchers who have produced numerous monographs, articles and colloquia on the subject. The research and thinking about the prison model that the current generation is developing diverges so completely from the classical revisionist historiography as to be unrecognisable, transfigured from previous iterations. The purpose of this article is to explore those recent transformations of the field following three parameters. The first is linguistic (reviewing only the work emerging from the Francosphere); the second is one of academic discipline (History); and the third is temporal (the emphasis is on research touching on the long pre-Revolution period). These three parameters provide a focused view, while remaining sufficiently widely relevant to identify the dominant trends in French-language research. This is set in the context of past research, of work that has been done elsewhere, and of what sets Francophone research apart from corresponding English-language scholarship.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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