Drawing Out the Essentials: Historiographic Annotation as a Textual Network
Notice bibliographique
Résumé
Abstract During the Liu-Song 劉宋 dynasty (420–79), Pei Songzhi 裴松之 (372–451) compiled an elaborate set of annotations to the history of the Three Kingdoms era, Sanguozhi 三國志. Several decades later, during the Liang 梁 dynasty (502–57), Liu Xiaobiao 劉孝標 (462–521) compiled similar annotations for Shishuo xinyu 世說新語, a collection of pithy anecdotes concerning prominent figures from the Han through Jin dynasties. These annotations were products of a new era of textual production, in which fervent interest in historiography and book collecting reached new heights. Though building on earlier traditions of commentary and exegesis, the influence of this newly expanded network of textual circulation can be seen in the sheer variety of sources Pei and Liu cite, as well as in their meticulous and unprecedented attention to bibliographic detail. This has made it possible to use their annotations to trace the compilers and titles of hundreds of texts that would otherwise be completely unknown. Relying on this wealth of information, earlier studies have tabulated the titles of all cited sources to create lengthy bibliographies. But in doing so, they divorce this bibliographic information from the context in which it was originally embedded. This study uses data mined from these annotations to create a series of network diagrams, which illustrate how citations of older texts create connections among the various chapters of the two texts to which they were appended. By considering the networks of textual relationships created through annotation, this study reveals the importance of otherwise marginalized texts in the construction of historiographic knowledge and sheds new light on how scholars of the early medieval period made use of, and made sense of, the increasingly vast sea of text to which they had access.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».