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Enregistrement W2163499474 · doi:10.1111/j.1467-9744.2004.t01-1-00609.x

The Scientific Study of Religion: Its Contribution to the Study of the <i>Bhagavadg?tā</i>

2004· article· en· W2163499474 sur OpenAlexaff
Arvind Sharma

Notice bibliographique

RevueZygon® · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueStudy and Philosophy of Religion
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncarnationBattleEleventhHEROIslamHinduismPhenomenonDharmaPhilosophyHistoryReligious studiesEpistemologyClassicsLiteratureTheologyBuddhismAncient historyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The Bhagavadg?tā is a popular Hindu text containing eighteen chapters. It begins with the hero, Arjuna, showing a marked unwillingness to engage in combat on the eve of battle. He is finally persuaded to do so by Krishna, who is an incarnation of God. Krishna actually reveals himself as such to an amazed Arjuna in the eleventh chapter. The fact that Arjuna does not immediately heed Krishna's advice to engage in battle after Krishna's sensational self‐disclosure has long puzzled students of the text. It is only at the end of the eighteenth chapter that Arjuna finally shows his readiness to fight. In this essay I argue that the discussion of the nine primary sensory states by Eugene d'Aquili may help resolve this issue and thus provide an instance of a case in which modern scientific study of religion enhances our understanding of a religious phenomenon, as a corrective to the usual charge that it must invariably diminish it.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0050,037
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,213 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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