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Enregistrement W4405281151 · doi:10.36253/979-12-215-0530-6.07

The Formation of Medieval Territories in Mountain areas. A perspective from archaeology and written records at Caramulo (Lafões, central-northern Portugal)

2024· book-chapter· en· W4405281151 sur OpenAlexfundno aff
Daniel Melo, Catarina Tente

Notice bibliographique

RevueReti medievali e-book · 2024
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMedieval Architecture and Archaeology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFederation for the Humanities and Social Sciences
Mots-clésSettlement (finance)ArchaeologyGeographyDocumentationScale (ratio)Middle AgesRural settlementPerspective (graphical)HistoryRural areaCartographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The research that has been carried out in the Lafões/Caramulo area (central-northern Portugal) has made it possible to acquire new data on the formation of medieval territories in a mountainous area. The present paper uses data from written documentation and archaeological data to make a first approach to the study of the of the formation processes of village territories and the different-scale sociopolitical processes that were behind these processes. The focus of this study are two medieval parishes which occupy the most mountainous areas of the present-day municipality of Vouzela. The available data show significant differences between the two, particularly in the configuration of the settlement and its dynamics over time. While in one the settlement areas are quite stable, the other records changes in the settlement structure, with new foundations and abandonments throughout the Middle Ages. As far as it is possible to understand, these differences are fundamentally correlated with the actors who played in each of these territories. In fact, it was social differences of local scales which were mainly responsible for these differences in the definition of territories, ownership of rural properties, size of plots, settlement patterns and surely socio-economic practices. Micro-scale politics have determined different histories and settlement features.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,771
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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