The Klondike Gold Rush and the Dead Horse Trail
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: The Klondike Gold Rush is known in part for the hardships that men and women faced as they travelled the trails to Dawson City in the Yukon. One of the lesser-known aspects of this event is the tragedy that befell thousands of horses that were killed on the Chilkoot and White Pass Trails. The White pass trail would be given the moniker “The Dead Horse Trail.” With so many men trying to get thousands of pounds of goods over the mountain passes from the Alaskan seacoast towns of Skagway and Dyea, pack animals were crucial for the task. However, most if not all of these horses would not survive. This aspect of the gold rush is something that deeply disturbed many gold seekers, and many recounted the horrors years later in their diaries and manuscripts. My paper will ask the question: what were the causes that led to the demise of so many horses on the journey to find gold, and how did they die? PART OF SESSION 4C. SICKNESS AND DEATH: Comment: Tom Taylor, Seattle University Chair: Alyson Roy, University of Idaho Ben Hecko, University of Portland, undergraduate student“Plague and Progress: An Analysis of Giovanni Boccaccio’s Decameron and Reform during the Initial Outbreak of the Black Death” Anika Esther Martin, Eastern Washington University, undergraduate student“The ‘English Bath’: English Sweating Sickness and the 1529 Continental Outbreak” Patricia A. McManigal, Boise State University, undergraduate student“The Holodomor: The Trickle-Down effect of Political and Economic Choices” Brian O’Riley, Eastern Washington University, graduate student“The Klondike Gold Rush and the Dead Horse Trail”
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».