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Enregistrement W1846261154 · doi:10.1177/0008429815580774

Verbal Exuberance and Social Engineering

2015· article· en· W1846261154 sur OpenAlexaffvenue
Justin Jaron Lewis

Notice bibliographique

RevueStudies in Religion/Sciences Religieuses · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion and Society Interactions
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesBar-Ilan University
Mots-clésGossipJudaismReputationContext (archaeology)SociologySocial psychologyPsychologyHistoryPhilosophyTheologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ḥafetz Ḥayim, first published in 1873, is a renowned Jewish work on the sin of “evil speech.” It has the reputation of seeking to put a stop to derogatory gossip. Such an attempt would have been staggeringly difficult, especially since Yiddish-speaking Eastern European Jewish culture was known for its talkativeness, including negative gossip. In fact, however, Ḥafetz Ḥayim permits and even commands negative talk about certain categories of people. Based on the historical context, I argue that Ḥafetz Ḥayim seeks not to stop negative talk but to direct it against those who threaten nascent Orthodox Judaism. However, this goal does not appear to have been realized. Insight into this apparent failure can be gleaned from the social sciences and especially from Samuel Heilman’s Synagogue Life: derogatory gossip about one another actually connects people and strengthens their community. Thus, Ḥafetz Ḥayim’s attempt to turn such gossip into a weapon against outsiders was doomed to failure.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,352
Score d'incertitude au seuil0,693

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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