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Enregistrement W4402699040

Boire et manger à Toulouse : des métiers de bouche à l'alimentation d'une ville médiévale

2023· dissertation· fr· W4402699040 sur OpenAlexfundno aff
Clémentine Stunault

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2023
Typedissertation
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMedieval European Literature and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de Montréal
Mots-clésMiddle AgesEnvironmental healthGeographyHistoryPsychologyGerontologyAncient historyMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From the 12th century onwards, Toulouse saw the development of a range of activities linked to the production and sale of foodstuffs, which played an important role in the urban landscape. Because these activities were essential to supplying the town, they were regulated very early on by the consulate, which tried to assert its power over the city in opposition to the representatives of the count and then the king. Guilds emerged, based on the practice of the same activity. Some enjoyed greater recognition from the consulate, which granted them privileges and assigned them representatives to whom it delegated some of its supervisory powers. But it’s not just the guilds that provided food for the town: many vendors came from outside the city, and the inhabitants also relied on their own production. The food eaten by the people of Toulouse at the end of the Middle Ages can be studied through its many regulations. Accounting sources can also be of great use in tracking food purchases by various communities, in particular the consulate. Then notarial registers, which provide information about the equipment used by professionals, about their living conditions and the relationships they have with people around them. Because of its political, economic, social, technical and symbolic dimensions, food can be seen as a "total social fact" that can be used to explore all the facets of society at the time.

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)0,001
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,218 · 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
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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