Notice bibliographique
Résumé
Until relatively recently, women were seen as having played little part in the “Scientific Revolution” of the 16th and 17th centuries. Textbook narratives of the transformations in astronomy and physics inaugurated by Nicolaus Copernicus (b. 1473–d. 1543) and brought to completion by Isaac Newton (b. 1642–d. 1727) told a heroic story of the intellectual achievements of exceptional men of genius. Over the past several decades, however, research investigating the actual practice of science during this period—or, to be more accurate, the wide range of activities we nowadays see as comprising natural science—has revealed a multitude of ways in which women were, in fact, involved in the production of natural knowledge. As historians of science have shown, women of the early modern period carried out astronomical observations, conducted experimental procedures in distillation, theorized about the nature of nature, and even traveled vast distances in order to study the flora and fauna of far-off places. Scholars examining early modern social and cultural patterns that excluded women, and there were many, have also discovered numerous factors that enabled women of this period to participate in natural inquiry. Studies of the role of ideas of gender more broadly in early modern ideas of “nature” have further enriched understanding of women and science.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».