Where Were the Romans and What Did They Know? Military and Intelligence Networks as a Probable Factor in Jesus of Nazareth’s Fate
Notice bibliographique
Résumé
In the wake of the Gospels’ accounts, modern scholars do not pay much attention to the role Romans played in Jesus of Nazareth’s arrest, and are prone to give credit to manifestly biased sources. Besides, some misconceptions (e.g. that the military in pre-War Judaea was exclusively confined to its largest cities) prevent them from seriously weighing up the possibility that the role of the Romans in Jesus’ fate was more decisive than usually recognized. In this article, we reconsider a number of issues in order to shed light on this murky topic. First, the nature and functions of the Roman military in Judaea are surveyed (for instance, Palestine before the Jewish War had a robust network of fortlets and fortresses, which Benjamin Isaac has argued largely served to facilitate communication into the hinterlands). Second, we track some traces of anti-Roman resistance in the prefects’ period (6-41 CE), Third, the widely overlooked issue of the intelligence sources available to Roman governors is tackled. Fourth, the extent of the problems of the Passion accounts is seriously taken into account. The insights obtained are then applied to the Gospels’ story, thereby rendering it likely that Pilate had some degree of “intelligence” regarding Jesus and his followers before their encounter in Jerusalem that led to the collective execution at Golgotha.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».