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Record W3166328347 · doi:10.3138/cart-2020-0017

The Lost Meridian of the ’Aha Makhav

2021· article· fr· W3166328347 on OpenAlexvenueno aff
Joe Weber

Bibliographic record

VenueCartographica The International Journal for Geographic Information and Geovisualization · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicGeographic Information Systems Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le système d’arpentage Public Land Survey a été instauré en 1785 afin que soit établi rapidement le levé du vaste domaine des terres publiques des États-Unis. Il en est résulté un schéma familier de townships de six milles de côté, subdivisés en sections, avec une grille caractéristique délimitant les propriétés foncières, que l’on retrouve sur la plus grande partie du territoire du Midwest et de l’Ouest américain. À mesure que le système se déploie, l’arpentage de nouveaux lieux nécessite le choix de nouveaux méridiens de référence. Un ensemble de 31 de ces méridiens apparaissent sur d’innombrables cartes. L’auteur montre que l’historique coutumier du déploiement de l’arpentage ne tient pas compte de son rapport avec les Amérindiens et particulièrement les réserves indiennes. Il existait essentiellement deux séries de levés, l’une pour les Blancs et l’autre pour les Amérindiens. Cette dernière était beaucoup plus modeste et est pratiquement disparue. En 1875, un méridien a été choisi pour délimiter la réserve indienne du fleuve Colorado en Arizona. Le méridien du fleuve Colorado a tenu pendant 38 ans avant d’être gommé par un nouvel arpentage. La suppression de ce méridien est attribuable au stratagème d’une société minière pour mettre la main sur des richesses minières convoitées ; la société a conspiré avec les fonctionnaires du ministère du Department of the Interior pour obtenir l’aval du président Wilson. Il en reste peu de vestiges aujourd’hui.

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.

How this classification was reachedexpand

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies, Scholarly communication
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.920
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.015
GPT teacher head0.300
Teacher spread0.285 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations4
Published2021
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