MAKING WAR ON JUPITER PLUVIUS\nTHE CULTURE AND SCIENCE OF RAINMAKING\nIN THE SOUTHERN GREAT PLAINS, 1870-1913
Notice bibliographique
Résumé
For two weeks in August 1891, the grounds of the "C" Ranch in rural West Texas thundered with the sound of explosions, as a federal government- sponsored expeditionary force hurled hundreds of pounds of heavy ordnance against an invisible enemy. In command of this unusual operation was "General" Robert Dyrenforth, who with $9,000 of congressional funding in pocket was doing his utmost to find out whether, as a bit of folk wisdom ran, the furious tumult and aerial concussions of battle could somehow cause rain. From tiny western hamlets to the metropolises of the East, Americans were fascinated by the sensational experiments. In magazines, newspapers, and journals, some scoffed at what they saw as a fool's errand and an egregious waste of public funds, while others were equally certain of the reality of the connection and regarded the potential windfall great enough to justifY any expense. Scientists in particular were almost unanimously doubtful (and occasionally hostile), and made their views clear in the scholarly organs of their profession. In the end, the experiments failed to prove a definitive connection; indeed, as many had predicted all along, sober assessments of the data yielded little to suggest any causal link between explosions and rainfall. Yet, curiously, this was by no means the end of the theory. Over the course of two decades, a colorful cast of characters, from an eccentric self-titled "general" to a millionaire cereal magnate-cum-social engineer, typified a stubborn core of devoted believers. Each attempted to prove (or make practical use of) the theory by discharging various weapons and explosives at the sky, hoping that raindrops would come down in exchange.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».