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Enregistrement W6980404993

CAMPAIGNS OF PRINCE SELIM AND SHAH ISMAIL TO GEORGIA (FIRST QUARTER OF THE XVIth CENTURY)

2015· article· en· W6980404993 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDergiPark (Istanbul University) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical Ethics and Regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeorgianQuarter (Canadian coin)BattleGovernorKingdomState (computer science)SovereigntyFront (military)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Georgia is, in geo-strategic, military, economic, etc. terms, one of the important regions of the Caucasus. Due to these features, the country, just like the Caucasus as a whole, has been the scenes of sovereignty battles among the powerful states of the region since ancient times.In fact, throughout history the kings of the powerful states which were established in the west, east, south-east and north of Georgia, a region of the Caucasus, launched campaigns to this country. During the first quarter of the XVIth century, both Shah Ismail I , the founder of the Safavid State in Iran, and Yavuz Sultan Selim , the great Ottoman commander and statesman, during his tenure as the governor of Trabzon before becoming the sultan, embarked on military campaigns to Georgia. As a consequence of his campaigns to the west and south-west of Georgia, Prince Selim attached the Georgian Kingdom of Imereti and Principality of Samtskhe (Saatabago) to the Ottoman State.After his defeat to the Ottomans in the battle of Çaldıran in 1514, Shah Ismail I initiated campaigns to Georgia and annexed to Iran not only the eastern Georgian kingdoms of Kartli and Kakheti, but also the southwestern Georgian principality of Samtskhe (Saatabago), which had been under Ottoman rule until 1515. In this study, campaigns launched by Prince Selim and Shah Ismail I to Georgia are concisely discussed, certain evaluations are made and conclusions are attempted in accordance with the methods of History, within the cause-and-effect relationship, and as far as the facts provided by sources allow

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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,199 · 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
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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