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Enregistrement W2989993649 · doi:10.3138/mous.16.3.003.fr

Athlètes, sports et jeux sur les monnaies antiques

2019· article· fr· W2989993649 sur OpenAlexvenueno aff
Louis Brousseau

Notice bibliographique

RevueMouseion Journal of the Classical Association of Canada · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClassical Antiquity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’iconographie monétaire est une source documentaire extrêmement variée. De nombreux thèmes y sont exploités par les cités, notamment les sports et les athlètes. Dans cette étude nous analyserons l’utilisation de thèmes sportifs dans les monnayages antiques, principalement grec, mais également dans les monnayages romain et provincial. Parfois, l’utilisation d’une scène sportive est récurrente, et constitue le type principal de la cité comme c’est le cas à Aspendos, mais la plupart du temps, ce choix iconographique est ponctuel. Il peut servir à souligner une victoire aux jeux et à glorifier le vainqueur, à l’instar des odes de Pindare. Les tyrans de Sicile furent ainsi les premiers à mettre leur victoire en valeur à travers leurs monnayages. Du fait de sa large circulation, tant dans le temps que dans l’espace, la monnaie offrait ainsi un médium intéressant pour glorifier un vainqueur et diffuser leur exploit. Certains types commémoratifs qui apparurent sur les monnayages à la suite d’une victoire furent repris par d’autres cités et devinrent populaires. C’est le cas par exemple du quadrige en Sicile. Cependant, bien que certains types soient assurément à mettre en relation avec des victoires aux jeux, de nombreuses scènes ne peuvent être reliées directement avec un événement précis. Le cas particulier du monnayage d’Olympie, le seul monnayage associé avec des jeux panhelléniques, sera également abordé puisqu’il est en quelque sorte indissociable des sports.

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)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,390

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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