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Enregistrement W6911890292 · doi:10.5281/zenodo.14562931

SPANISH COLONIZATION OF FLORIDA IN THE FIRST QUARTER XVI CENTURY: METHODS, FEATURES, REASONS OF FAILURES

2024· book· en· W6911890292 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2024
Typebook
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLatin American history and culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColonizationIndigenousQuarter (Canadian coin)NarrativePoliticsResistance (ecology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spanish Colonization of Florida: The First Quarter of the XVI Century unveils the turbulent and dramatic story of Spain's ambitious yet ill-fated attempts to conquer and settle the uncharted lands of Florida between 1513 and 1525. Through meticulous analysis of primary sources, archaeological findings, and extensive historiography, Dr. Konstantin Ashrafyan crafts a vivid narrative that explores the intersection of European imperial ambitions and the resilient cultures of Florida's indigenous tribes. This groundbreaking work delves into the political intrigues of the Spanish Crown, the daring expeditions of explorers like Juan Ponce de León, and the enduring resistance of the Calusa and other native tribes. It reveals how conflicts within Spain, the harsh realities of the New World, and the remarkable strategies of indigenous societies culminated in a series of colonization failures that reshaped the history of the Americas. By illuminating the motivations, methods, and missteps of this pivotal era, Spanish Colonization of Florida not only revisits the foundational events of European expansion but also provides profound insights into cultural encounters, resilience, and the lasting impact of historical narratives. A must-read for history enthusiasts, scholars, and anyone captivated by the mysteries of the past.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,215 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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