Problems of Fulfilling Military Orders by Ural Mining Plants in the First Quarter of the 19th Century
Bibliographic record
Abstract
В статье проанализированы затруднения в выполнении военного заказа казенными горными заводами Урала в первой четверти XIX в. Отмечается, что в ходе наполеоновских войн горные заводы не справлялись с нарядами не только по орудиям и снарядам, но и по металлам. К 1816 г. была накоплена значительная задолженность перед военным и морскими ведомствами в железе, укладе, якорях и др. изделиях, выпускавшихся по нарядам. По поручению руководства горного ведомства пермским берг-инспектором были выявлены причины срыва поставок продукции по нарядам, главная из которых – значительное увеличение их объемов, не соответствующее техническим возможностям предприятий. Были предложены меры по увеличению изготовления военной продукции, включавшие введение новых производств, перераспределение нарядов между заводами, пополнение их работниками.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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.
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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
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".