The Humanization of Fatal Accidents in Norwegian Fisheries, 1850–1940
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: As demonstrated by coverage of the seasonal cod fisheries in Lofoten, perceptions and imaginaries of fatalities in Norwegian fisheries were changing from the mid-nineteenth to the mid-twentieth century. Eilert Sundt’s efforts to humanize fatalities in the fisheries in the 1850s and 1860s were followed by major technological innovations—telegraph, newspapers, insurance, motorization, and weather forecasting—from the late nineteenth century that made fishing safer while at the same time transforming cultural interpretations of fatalities to emphasize “risk” rather than “danger.” Fatalities were no longer primarily products of threats emanating from the environment; they were primarily about human technologies, institutions, and decisions. Abstract: Comme le montre la recherche sur les pêcheries saisonnières de morue à Lofoten, les perceptions et les imaginaires liés aux décès dans les pêcheries norvégiennes ont évolué entre le milieu du XIXe et le milieu du XXe siècle. Les efforts d’Eilert Sundt pour humaniser les décès dans ces pêcheries entre 1850 et 1860 ont été suivis, à compter de la fin du XIXe siècle, par des innovations technologiques majeures — le télégraphe, les journaux, les assurances, la motorisation des bâteaux et les prévisions météorologiques — qui ont rendu la pêche plus sûre tout en transformant les interprétations culturelles des décès pour mettre davantage l’accent sur le « risque » plutôt que sur le « danger ». Les accidents mortels n’étaient plus essentiellement le résultat de menaces provenant de l’environnement mais étaient principalement imputables aux technologies, aux institutions et aux décisions humaines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».