Perceptions of Time, Cultural Boundaries and ‘Region’ in Early Indian Texts
Notice bibliographique
Résumé
Historiographical positions have hitherto suggested that historical regions be objectively encapsulated solely as entities of political control or, as regions with their present-day linguistic boundaries. This article takes an in-depth look at the way notions of time, history, space, boundaries and identities evolved in the early Indian textual traditions that impinged on how regions were continually in the process of making. Critical to the argument is the unveiling of theoretical underpinnings of the sources that modern historians use to reconstruct ancient historical regions, states and territories. Next, it highlights the boundaries of socio-cultural regions, as specified in the dominant literary tradition, to conclude that an inherent fluidity was manifested especially in the reckoning regions of exclusion. Stable definition of regions was, however, entwined in data emerging out of regional inscriptions that elaborated primarily on socio-economic mechanisms of control. In this case study, the early textual traditions culturally interlinked a locality and region to its large whole, whereas specific data from inscriptions projected more concrete realities of boundary, space and time. Conflict between the two modes of perceiving and documenting the past has to be reckoned with, so as not to project our modern concerns of ‘country’, ‘region’ and ‘history’ into the past.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».