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Enregistrement W2402506869 · doi:10.1177/0951820716651228

Writing the Exodus in Egypt: The Role of Place in Shaping Jewish Narratives

2016· article· en· W2402506869 sur OpenAlexaff
Nathalie LaCoste

Notice bibliographique

RevueJournal for the Study of the Pseudepigrapha · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueBiblical Studies and Interpretation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeInterpretation (philosophy)JudaismHistoryLiteratureJewish studiesFocus (optics)Biblical studiesClassicsAncient historyArtArchaeologyPhilosophyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines how Judean authors writing in Egypt were shaped by their physical surroundings. Specifically, it asks how writing about Egypt while living in Egypt shaped the development of the exodus narrative. The study consists of a comparative study of four versions of the exodus story (Exod. 1–15) written in Ptolemaic and Roman Egypt. In these texts we see several characteristics that connect them to the land of Egypt: a focus on time spent in Egypt as opposed to the journey to the promised land, the characterization of Moses as a leader instead of a lawgiver, and the increase in descriptions of the physical environment of Egypt. The appearance of these shared characteristics demonstrates the important role that Egypt played in their reformulations of a foundational Judean text. Further, this study provides a new way of thinking about biblical interpretation, a practice not only textual but also deeply connected to the physical environment.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,710

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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