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Enregistrement W4417350875 · doi:10.1093/acrefore/9780199329175.013.1150

Dogs and Wolves in Colonial America

2025· reference-entry· en· W4417350875 sur OpenAlexaboutno aff
Strother E. Roberts

Notice bibliographique

RevueOxford Research Encyclopedia of American History · 2025
Typereference-entry
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCONQUESTIndigenousColonialismLivestockHerdingPopulationDomestication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Wherever colonizing Europeans settled in the Americas from the 1490s through the turn of the 19th century, they brought their dogs with them. In New Spain, New France, New Netherland, and the Anglo-American colonies, European dogs participated actively in the colonizing project. War dogs helped in the conquest of Indigenous lands, guard dogs stood watch over enslaved laborers, and herding dogs protected the livestock species that colonizers introduced to the Americas and upon which colonial economies depended. At the same time, European colonizers often viewed wolves and Indigenous dogs as a threat. As conquest and epidemic disease devastated Indigenous human communities, their dogs either perished as well or were left to live feral in the countryside, where they were persecuted as threats to livestock. Wolves fared no better: private colonists and their governments hunted and trapped them, all while clearing the land upon which these predators depended to make room for agriculture and European livestock. By the end of the colonial period, both wolves and Indigenous-descended dogs had largely been eliminated from the portions of North America occupied by European settlers. Meanwhile, North America’s population of European-descended dogs continued to grow and expand their range, pushing into the continental interior as they accompanied settlers from Canada, Mexico, and the United States.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeSans objet
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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