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Enregistrement W2371828844 · doi:10.1017/cbo9781139170055.004

Dividing the Body: People and Places

2015· book-chapter· en· W2371828844 sur OpenAlexaff
Nicholas Terpstra

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2015
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueReformation and Early Modern Christianity
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreedTragedy (event)PhenomenonMotion (physics)Face (sociological concept)RefugeeAestheticsHistorySociologyArtPolitical scienceLawEpistemologySocial sciencePhilosophyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Religiously driven exile may have emerged as a mass phenomenon in the early modern period, but how did individuals experience it? What was it like to look at the world from the position of the religious refugee? By comparing the experiences of a range of individuals from across different faiths, we can begin to put a human face on what was often an inhuman tragedy. Some weathered this better than others, and all were deeply marked by it. In many cases, removal was not a one-time thing. Some moved frequently in search of a place that would allow them to build a community. Others found that community and turned it into a test case for ideas and an incubator for missionary activity. Some were in constant motion physically because they were in constant motion intellectually, moving from one creed to another in search of something that reflected their deepest convictions. Women often had less freedom to move, and so it is important to consider the experience of those who did not manage to escape, particularly since their followers later wrote powerful accounts turning them into martyrs for the cause.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil0,672

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,148 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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