MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2993916184 · doi:10.20875/makusobed.601630

İNGİLİZ KRALİYET AFRİKAN ŞİRKETİ 1672-1752: KALELERİ, KÖLE VE ALTIN TİCARETİ

2019· article· tr· W2993916184 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueMehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi · 2019
Typearticle
Languagetr
FieldArts and Humanities
TopicOttoman and Turkish Studies
Canadian institutionsUniversity of Windsor
Fundersnot available
KeywordsArtHumanities

Abstract

fetched live from OpenAlex

Afrika ve onun insanları sömürge tarihi boyunca en fazla istismar edilenler arasındadır. Ülkenin kaynaklarının yanı sıra insanları da alınıp satılmıştır. Batı medeniyeti bu kıtada etkinlik kurabilmek için büyük çaba harcamıştır. İngiliz Kraliyet Afrikan Şirketi´de kurulduğu ilk günden itibaren bu kıtanın zenginliklerinin peşine düşmüştür. Atlantiğe açılan her bir şirket gemisi kara kıtaya çok az şey kazandırıken karşılığında ise insanları başta olmak üzere sömürülecek herşeyi almıştır. Altına ulaşma ve zenginlik adına yapılan herbir ticari sefer batıya daha fazla refah getirirken kurulan kalelerde kıtaya adeta birer hançer gibi saplanmıştır. Afrika´nın sömürülmesine diğer Avrupa ülkelerine göre daha geç başlayan İngilizler ise kurdukları şirketleri ve faaliyetleri ile bu açığı kapatmıştır. Özellikle kıta insanının köleleştirilmesinden ise çok büyük kazançlar elde edilmiştir. Bu çalışma İngiliz ve Afrika tarihi açısından büyük bir öneme sahip Kraliyet Afrikan Şirketinin faaliyetlerini ortaya çıkarmayı amaçlamıştır. Çalışma sayesinde kıtanın nasıl sömürüldüğünün daha iyi anlaşılacağı düşünülmektedir.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.266
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.002
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0320.012

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.196
Teacher spread0.183 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it