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Enregistrement W2320846816 · doi:10.1111/rsr.12344

Sprachethik im Neuen Testament: Eine Analyse Des Frühchristlichen Diskurses im Matthäusevangelium, Im Jakobusbrief Und im 1. Petrusbrief By SusanneLuther. Wissenschaftliche Untersuchungen zum Neuen Testament II, 394. Tübingen: Mohr Siebeck, 2015. Pp. xii + 572. Paper, Є99.00.

2016· article· de· W2320846816 sur OpenAlexaff
Alicia J. Batten

Notice bibliographique

RevueReligious Studies Review · 2016
Typearticle
Languede
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical, Literary, and Cultural Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGospelContext (archaeology)New TestamentPhilosophyTheologyClassicsHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This book is based on a dissertation completed in 2012 in the Faculty of Theology at Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg under the direction of Oda Wischmeyer. Luther focuses on the speech ethics of three New Testament texts: the Gospel of Matthew, the Letter of James, and the Letter of 1 Peter. In the first chapter, Luther defines her terms and explains her methodology, which is that of discourse analysis. In subsequent chapters, she explores a variety of topoi related to speech ethics in antiquity. These include what the texts say about anger, the control of the tongue, false and inadequate speech, swearing or oath-taking and being truthful, the integrity of the speaker, as well as the context for uttering rebukes. The analysis is conducted in light of and in comparison with Greco-Roman and Jewish practices. Luther concludes that these particular New Testament writings are quite consistent when it comes to speech ethics. She also includes an appendix in which she discusses the “Law” in James. This is a substantial, interesting, and well researched study. It will be important for scholars working on speech ethics in antiquity, as well as those who focus on James in particular.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,264 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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