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Enregistrement W4405225987 · doi:10.1093/ahr/rhae466

Ecologies of Resilience

2024· article· en· W4405225987 sur OpenAlexaff
Gregory T. Cushman, Trisha Jackson, Johannes J. Feddema

Notice bibliographique

RevueThe American Historical Review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePacific and Southeast Asian Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubsistence agricultureResistance (ecology)HistorySettlement (finance)Vulnerability (computing)Psychological resilienceCivilizationChronologyResilience (materials science)NarrativeEthnologyGeographyArchaeologyEnvironmental ethicsSociologyAgricultureEcologyPsychologyLiteratureArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The history of Rapa Nui has often been told as a cautionary tale meant to reflect on the destructive tendencies of our own civilization, but it looks quite different when told from a Rapanui perspective. This interdisciplinary study uses new source materials to explore an extraordinary story of Native resilience: seldom-used oral histories from Rapanui elders from the 1910s, a Rapanui-language account of its original settlement, and a newly reconstructed Rapanui Chronology of Years, as well as the latest physical data of environmental change on the island, reconstructions of the ancient night sky, and an innovative model of the historical productivity of traditional crops. They reveal the exact stars and winds the ancient Rapanui followed to locate this island originally; their embrace of new crop varieties, animals, and cultivation methods to ensure their subsistence; and their vulnerability to severe droughts and climate change. Rapanui resilience experienced its greatest test during the 1860s and 1870s when interethnic conflict, a punishing La Niña drought, introduced diseases, plantation enslavement, Catholic missionization, and colonization by outsiders struck the island in waves. But Rapanui elders remembered these events as much for their tenacious resistance and resilience to these challenges as for their tragic loss.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

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
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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