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Enregistrement W2963871482 · doi:10.5539/ass.v15n8p45

Gansang Stone Inscriptions: A New Discovery That May Change the History of the Tai-Kadai Ethnic Groups

2019· article· en· W2963871482 sur OpenAlexvenueno aff
Jianghua Han

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChinese history and philosophy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSichuan University
Mots-clésDivinationCivilizationEthnic groupHistoryAncient historyChinaHistory of ChinaWriting systemArchaeologyLiteratureClassicsArtAnthropologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The discovery of the Gansang stone inscriptions is the most important ancient character discovery in China since that of the oracle-bone inscriptions. It has had a major impact on research on ancient characters in China, and it will also have serious consequences for the study of human civilization. The discovery makes it possible to rewrite the history of the ancient Tai-Kadai ethnic groups in Southwest China, which were previously thought to have no direct written history. Radiocarbon dating of the stone tablets indicates that the Gansang stone inscriptions have a history of about 3,000 years. Scholars agree that the Gansang stone inscriptions display an ancient ideographic writing system of the ancient Tai-Kadai ethnic groups and that they date to almost the same era as the oracle-bone inscriptions. While the position of stroke movements in the inscriptions has been determined, it is unclear whether the texts are arranged from left to right or right to left. A comparative analysis of the Gansang stone inscriptions, the oracle-bone inscriptions, the Shuishu writing system, and the ancient Yi writing system indicates that the Gansang stone inscriptions recorded people’s apparel, architecture, residence, eating habits, transportation, hunting activities, war, raising livestock, sacrifice, divination, astronomy, and calendar.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
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