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Enregistrement W1982075650 · doi:10.7202/1015791ar

Pain in Medieval and Modern Contexts

2013· article· en· W1982075650 sur OpenAlexvenueno aff
Donna Trembinski

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Historical Association · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueReformation and Early Modern Christianity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHistoriographyExtant taxonDualismSadnessMiddle AgesWork (physics)ClassicsPhilosophyTheologyPsychologyHistorySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intellectual historians of the High Middle Ages have generally argued that scholastic medicine had little influence on the study of theology in medieval universities, especially in the thirteenth century. Yet three chairs of theology at the University of Paris in the early 1200s had previous careers as physicians. Their extant work suggests that they did turn to their medical roots to explicate theological problems, sometimes rarely, as in the work of Guerric of St. Quentin, but sometimes more often as in the work of Roland of Cremona. Indeed Roland’s work on human and divine emotions, including his discussions of sadness and pain, demonstrates that Roland was dedicated to integrating his medical learning into his theological arguments and to ensuring that the positions of his medical training were in agreement with the theological arguments he made. A short conclusion suggests historiographical reasons for why the medical influence on early Parisian theological treatises has generally been overlooked, pointing to the separate nature of study of mind and body that has occurred since the rise of Cartesian dualism in the seventeenth century.

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)0,000
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 enseignants0,551
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations6
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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