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Enregistrement W4414613965 · doi:10.5787/53-1-1516

General Jan Smuts and his First World War in Africa, 1914–1917 (David Brock Katz) & Botha, Smuts and the Great War (Antonio Garcia and Ian van der Waag)

2025· article· en· W4414613965 sur OpenAlexaff
Timothy J. Stapleton

Notice bibliographique

RevueScientia Militaria South African Journal of Military Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican history and culture studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGarciaFirst world warWorld War IIFirst World

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The two books reviewed here represent detailed biographies of top South African political and military leaders of the First World War (1914War ( -1918)).Katz's treatment of Jan Smuts sustains a clear argument throughout the text.Previous historians have underestimated Smuts's military experience, portraying him as an amateur general, and unfairly denigrating his accomplishments in the war especially during the German East Africa campaign.The case is convincing in many ways, especially regarding Smuts's wartime qualifications.While some previous historians described Smuts's role in the South African War (1899War ( -1902) ) as leading a Boer commando of a few hundred men, Katz shows that Smuts planned the rudimentary Boer republican war strategy as attorney general of the Transvaal, learnt highly mobile Boer warfare under the mentorship of accomplished leader Koos de la Ray, and eventually led several thousand fighters during an incursion into the Cape.Subsequently, in 1914 and as deputy prime minister and cabinet minister in the Union government, Smuts played the leading role in planning the initial South African invasion of German South West Africa (GSWA, now called Namibia) involving simultaneous landings at the Atlantic ports of the territory and overland columns pushing up from the South African border in the south.Although this operation

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,388
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,241 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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