Notice bibliographique
Résumé
Au cours de ses 5000 ans d'histoire, la Chine a connu quatre différentes vagues d'activité traductionnelle. La première a commencé avec la traduction des classiques bouddhistes par des moines d'Inde et d'Asie centrale et par des moines chinois à l'aise tant avec ces doctrines qu'avec le sanscrit. La traduction des écrits bouddhiques s'étale sur plus de 1000 ans (à partir de la fin de la dynastie Han) et a laissé des traces indélébiles sur la religion, la philosophie et la vie sociale en Chine. La deuxième vague de traduction débute à la fin de la dynastie Ming (fin du xvie siècle) quand les missionnaires jésuites arrivèrent de l'Occident pour prêcher le catholicisme et enseigner la science et la technologie. La signature imposée du traité de Nanking marque le début de la troisième vague qui se caractérise par la traduction d'ouvrages de sciences sociales, de science militaire et de littérature. Enfin, la dernière vague commence à la fin des années 1950, elle est interrompue par la révolution culturelle et reprend à la fin des années 1970. Dans un certain sens, la traduction a donné au pays une impulsion vers le progrès.
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 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 | 0,016 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,013 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,006 |
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 ».