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Enregistrement W3202239218 · doi:10.14198/medieval.19382

La pesca de esturión en el reino de Valencia, Aragón y Cataluña (siglos XIV-XV)

2021· article· es· W3202239218 sur OpenAlexfundno aff
Pablo José Alcover Cateura

Notice bibliographique

RevueAnales de la Universidad de Alicante Historia Medieval · 2021
Typearticle
Languees
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMaritime and Coastal Archaeology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad de Castilla-La ManchaUniversity of OxfordUniversity of LeicesterUniversity of ExeterUniversity of TorontoUniversidad de Alicante
Mots-clésHumanitiesGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comer esturión era un claro indicador de rango social elevado. Su ingesta era utilizada para diferenciar las mesas de las clases altas de las no privilegiadas. Por ello, su pesca suscitó el interés de las élites, desde reyes a jurados y consejeros de ciudades y villas, quienes controlaron su captura. Los estudios de este pescado se han centrado en analizar su papel dentro de los sistemas alimentarios, su precio en las pescaderías y los restos óseos hallados en yacimientos arqueológicos. Sin embargo, no hay estudios que analicen su pesca, debido sobre todo a la escasez de fuentes escritas. El presente trabajo pretende realizar una primera aproximación a su captura dentro de la historiografía de la Corona de Aragón. El presente artículo selecciona las principales aportaciones en torno al esturión en el medievo y aporta nuevas fuentes cuya interpretación permite obtener las características generales de la pesca del selecto pescado. Además, se realiza una aportación desde la interdisciplinariedad, combinando resultados de la investigación en archivos y los más relevantes estudios de arqueofauna ibérica. Finalmente, se pretende llevar a cabo un estudio comparativo entre la captura de esturión en aguas fluviales de la Corona de Aragón con la del Reino de Inglaterra, de Hungría y Croacia y los Comuni para constatar elementos comunes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,894
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,243 · 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.

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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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