Bibliographic record
Abstract
En 1497, l’Angleterre découvre l’Amérique : l’explorateur John Cabot, à la solde du roi Henry VII, aperçoit les rives de Terre-Neuve. C’est le début d’une aventure de près de trois siècles, au terme de laquelle naîtront les États-Unis d’Amérique. Comment s’est déroulée la conquête de ce territoire, arraché aux populations amérindiennes et aux concurrents espagnols, hollandais et français ? Comment aventuriers en quête de fortune, laissés-pour-compte de la vieille Europe, esclaves africains, marchands audacieux, se sont-ils mêlés pour bâtir de nouvelles sociétés ? Et par quelles voies ces colonies extrêmement diverses se sont-elles retrouvées ensemble sur le chemin de l’indépendance ? Dans cette grande fresque, qui fait pour la première fois la somme de toutes les connaissances sur l’Amérique anglaise, Bertrand Van Ruymbeke souligne les ruses de l’histoire : fondées sans politique prédéfinie, les colonies anglaises sont une construction du hasard. Rien ne laissait présager qu’elles deviendraient un ensemble impérial – encore moins une nation... Date de première édition : 2012.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.004 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
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".