Notice bibliographique
Résumé
Debates over the origin and influences of Indo-European languages and societies have fueled nationalistic passions over ancestral homelands as well as more recent attempts to categorize Indo-European language speaking societies as patriarchal, violent, and disruptive of a Neolithic utopia in Old Europe. While archaeological data is generally not abundant or refined enough to explain the distribution of Indo-European languages, it is possible to generalize that religions of herding societies demonstrate surprising similarities, be they the Nuer or the Masai in East Africa and the historical Indo-European cattle herders of the steppes. Their warrior groups adopt powerful wild animals as totems and form exclusive and independent social groups or classes, with their own deities, rituals, myths, and ritual leaders. Priestly elites also form a separate class, which strives to maintain dominant control over raids, spells, and initiations. Thus, in the pastoral nomad type of society, there is an evident conflict of interest between the major power-wielding sectors (warriors versus priestly elites) resulting in problems of integrating both social groups together, not to mention the people that do most of the herding and gardening. In this respect, religion can be adaptive in both defining special interest groups within a society and in integrating groups together. This represents a further politicization of religion, a tendency that began in the Upper Paleolithic. This article is reprinted with permission from Shamans, Sorcerers, and Saints: A Prehistory of Religion (Washington, DC:Smithsonian Institution Press, 2003).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,130 | 0,042 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».