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Enregistrement W3165700531 · doi:10.3390/rel12060370

Understanding Research Methodology: Social History and the Reformation Period in Europe

2021· article· en· W3165700531 sur OpenAlexaff
Laura Kathryn Jurgens

Notice bibliographique

RevueReligions · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical Gender and Feminism Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipPeriod (music)Social history (medicine)Comparative historical researchQuantitative historySocial studiesResource (disambiguation)Historical methodSocial scienceSociologyHistoryPolitical scienceAestheticsPolitical historyLawArtMedicineComputer scienceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article provides an overview of the social-historical methodology, highlights relevant scholarship on this approach, and offers specific examples of studies on the Reformation period in Europe that use the social-historical method. I begin by explaining how the social-historical methodology, otherwise known as new social history, originated from the historical method. While highlighting key scholarship on this approach, I outline how the social-historical method differs from the historical method. I also present two essential methodological features of social history, including using sources in new, more analytical ways. I conclude by presenting specific examples of how historians of the early modern period, such as Kirsi Stjerna and Merry Wiesner-Hanks, apply the social-historical method in their own studies. This last section focuses on works that explore women’s history, family life, work, and witchcraft, primarily during the Reformation period in Europe. My goal is to provide a resource for emerging young scholars, such as undergraduate students and newly admitted graduate students, who are interested in strengthening their own work by better understanding the social-historical research method and how it is used in the study of history and religion.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,956

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,624
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,174 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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