Notice bibliographique
Résumé
Herbert Berg, North Carolina Wilmington Üniversitesi’nin Felsefe ve Din bölümünde profesördür. Berg, yükseklisans ve doktorasını Toronto Üniversitesi’nin Centre for the Study of Religion bölümünde tamamlamıştır. Berg, halen çalışmakta olduğu North Carolina Wilmington Üniversitesi’nde “İslam’a Giriş”, “Amerika ve İslam”, “Yahudilik, Hristiyanlık ve İslam”, “Fundamentalizm”, “Din Psikolojisi” ve “Asya Dinleri” gibi dersler vermektedir. Bu tercüme Berg’ün The Development of Exegesis in Early Islam isimli kitabının ikinci bölümüdür. Yazar bu eserinde oryantalist çalışmaların üzerinde yoğunlaştığı "rivayetlerin güvenilirliği" meselesini çözmek için bir yöntem geliştirmeyi hedeflemiştir. Bu çalışmada Berg, uyum teorisi diye isimlendirdiği yöntemini Taberî’nin tefsirindeki 997 rivâyet üzerinden istatistiklerle ortaya koymuştur. Kitabın tercümesini yaptığımız ikinci bölümünde ise o, içinde bulunduğu oryantalist paradigmayı kendisinden önce konu ile ilgilenen araştırmacıların yaklaşımlarını ve katkılarını ortaya koymak suretiyle değerlendirmektedir. Bu bağlamda Batılı bir araştırmacının gözüyle içinde bulunduğu öncü paradigmaya ait değerlendirmeler ihtiva etmesi ve paradigmanın tarhiçesine dair bir özet niteliği taşıması bakımından kitabın bahsi geçen bölümünün tercümesi faydadan hali değildir.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,323 | 0,126 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».