MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7052136866

Reconstruction des technologies de production métallique employées par les artisans européens et amérindiens du XVIe au XVIIIe siècle au Canada

2018· other· fr· W7052136866 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Moisture and Remote Sensing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic discriminationWage growthSocial lifeIndigenous
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette thèse vise à documenter le milieu métallurgique pendant les périodes de transition et de colonisation de la Nouvelle-France et, par l’application de concepts théoriques, principalement celui de la chaîne opératoire de Leroi-Gourhan, mis au point dans son étude, L’homme et la Matière, réalisée en 1943, contribuer à une meilleure compréhension d’une période importante de l’histoire coloniale. Les sujets spécifi ques du traitement des métaux, de l’application des mises en forme des objets, ainsi que l’infl uence du milieu technologique n’ont été que sommairement décrits dans les études sur la culture matérielle en Amérique du Nord. Les connaissances sur le travail des artisans du métal et sur l’impact social et économique de cet art au cours des XVIIe et XVIIIe siècles sont limitées. Notre recherche se penche sur l’étude des chaînes opératoires et des techniques métallurgiques employées par les artisans amérindiens et européens, ainsi que sur les choix technologiques que ceux-ci ont dû prendre lors de l’élaboration d’une production métallurgique en période d’adaptation. Les artefacts sont étudiés par scanographie et par des principes d’ingénierie des matériaux dans l’optique d’identifier la provenance, la signature technique des artisans et les problèmes technologiques liés au manque de matière première, au climat et au combustible.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSoil Moisture and Remote SensingTravaux en français237 207