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Enregistrement W2942777076 · doi:10.1177/0142064x19832209

Questioning the Feasibility of the Major Synoptic Hypotheses: Scribal Memory as the Key to the Oral–Written Interface

2019· article· en· W2942777076 sur OpenAlexaff
Kai-Hsuan Chang

Notice bibliographique

RevueJournal for the Study of the New Testament · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical and Linguistic Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoWycliffe College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOralityGospelNarrativeArgument (complex analysis)LiteratureScholarshipHistoryInterface (matter)Key (lock)LinguisticsPhilosophyArtPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Instead of blurring the oral and the literary media in antiquity (R. Bultmann and B. Gerhardsson) or dividing them with unsatisfying principles (J.D.G. Dunn), this article follows recent scholarship on orality to explore the mechanical operation of ancient scribal memory as the oral-written interface. In so doing, I argue that the agreement of order between the Synoptic Gospels is characteristic of memory-based utilizations of written texts and does not necessarily indicate the scribes’ visual contact with those texts. It is, rather, the very high degree of verbal agreement that indicates Matthew’s frequent visual contact with Q 10–11 and 12–13 throughout the gospel, even when following Mark’s narrative sequence by memory. This approach explains the infrequent micro-conflations on the Two Document Hypothesis (2DH) with a more mechanically probable procedure, and so strengthens the argument that the 2DH is more feasible than the Two Gospel Hypothesis and the Farrer-Goulder Hypothesis.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,271
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,295 · 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'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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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