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Enregistrement W4416366489 · doi:10.5325/hungarianstud.52.2.0160

Regional Differences in the Ottoman-Controlled Middle Danube Area in the Sixteenth Century: New Research Possibilities

2025· article· en· W4416366489 sur OpenAlexvenueno aff
Miklós Fóti, Dino Mujadžević, Eva Simon

Notice bibliographique

RevueHungarian Studies Review · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCentral European and Russian historical studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSection (typography)Middle EastState (computer science)Middle AgesKingdomRegional studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article approaches the possibilities of researching regional demographic and economic differences in the Ottoman-controlled areas of the medieval Hungarian Kingdom proper in two very different settings. First, it provides research options on sixteenth-century dually ruled Hungary in the southeastern area between the Drava and the Danube. This region was the Habsburg-Ottoman border zone in this period. The second section of the article focuses on case studies of the subprovinces of Požega and Szeged and the possibilities of their comparison. Both of these sanjaks were positioned in the interior of Ottoman territory and shared similarities, but they were also very different in certain aspects, particularly the presence of Muslims. The data for this article is provided by several Hungarian and, to a more considerable extent, Ottoman surveys, which are to a large degree digitized. The authors use the data on settlements, population, landholding, and state income from taxes preserved in these sources to provide various indicators that can outline the possibilities for further research.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,311
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,112 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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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