TORRES PRIETO, Susana – Los Antiguos Eslavos. Madrid: Editorial Sintesis, 2020 (213 pp.)
Notice bibliographique
Résumé
Escrita para o público em geral, mas dotada do necessário rigor académico, a obra objeto desta recensão vem preencher uma lacuna antiga e profunda na historiografia ibérica -e não apenas espanhola, apesar de ser para este espaço que se dirige em primeiro lugar -, em boa parte resultante da pouca repercussão que tiveram os estudos sobre o mundo eslavo no mundo académico em geral.Neste sentido, Los Antiguos Eslavos representa desde logo um excelente e muito bem-vindo contributo para todos os interessados (especialistas ou não) desta temática, quer no âmbito da historiografia, sobretudo medieval, quer ao nível dos estudos literários e da própria linguística histórica.O título, aliás, não podia ser mais directo e esclarecedor.2 Amadurecido por cerca de duas décadas de reflexão e assumindo uma importante feição didáctica, o texto de Susana Torres Prieto permite um acesso inteligente, fundamentado e muito pertinente -dada a ponte que estabelece com todo um conjunto de problemas de primeira actualidade, cujos exemplos maiores e mais recente são os protagonizados pela Polónia vs Bielorrússia e Ucrânia vs Rússia -ao mundo dos eslavos,
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,007 |
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 ».