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Enregistrement W2600552915 · doi:10.3167/hrrh.2017.430103

Women and Family Law in Byzantium

2017· article· en· W2600552915 sur OpenAlexvenueno aff
Niki Megalommati

Notice bibliographique

RevueHistorical Reflections/Réflexions Historiques · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueByzantine Studies and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésByzantine architectureLegislationLawFamily lawState (computer science)Civil law (Civil law)Period (music)Position (finance)Canon lawMarriage lawPolitical scienceSociologyHistoryPublic lawAncient historyBusinessArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• This article addresses the impact of family law on women during the Middle Byzantine period, 726–1204. Restricted to household roles, marriage provided betrothed women, wives, and mothers with certain legal protections. In the Middle Byzantine period conceptions and practices concerning betrothal, marriage, and dissolution of marriage were not consistent because both the church and the state determined sometimes contrasting rules and laws. The civil law protected women with respect to betrothal and marriage; pressure from the church, however, resulted in harsh laws concerning dissolution of marriage. Canon law nevertheless claimed that both sexes had quite identical legal rights in divorce, and women escaped from unhealthy marriages in certain circumstances. It seems that through its own legislation and its impact on civil law, the church enforced women’s position in marriage. At issue is whether this favorable treatment corresponded to social changes that improved the position of women in the Middle Byzantine era.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,216 · 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.

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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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