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Enregistrement W4281863540 · doi:10.1201/9780429299070-56

Creating the Otherness: Mind and emotions in the European making of 16th-century Japanese people

2022· book-chapter· en· W4281863540 sur OpenAlexfundno aff
Helena Resende

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical Influence and Diplomacy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaFederation for the Humanities and Social Sciences
Mots-clésDialecticObjectivity (philosophy)ImpartialityBalance (ability)AestheticsJapanese cultureEpistemologyPsychologySociologyPhilosophyArtLiteratureJapanese studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Japanese man of the 16 th century is presented Europe by the hand of the Society of Jesus, who built an image according to the reality of the European world, playing very skillfully with mind and emotions, two concepts that had an impact here determinant in the discovery of a new culture. The Jesuits’ letters arrive in Europe full of information, and we managed to capture the difficulty that was, for the religious people, due to the tight control of the institution, to balance mind and emotions, in a constant dialectic and dynamic that determined the way Europeans understood others and themselves. The mind is present for the need to adapt the information to the rules and the objectives that Society of Jesus intends to achieve, but emotions are also there because those who write and describe the Japanese reality cannot be totally rational and impartial. We try to verify objectivity and impartiality in the image of Japan and the Japanese man that the Jesuits presented to Europe because, in fact, Japanese culture and especially the Japanese people in the European mind are a creation of the Society of Jesus. We try to capture what comes from reason and emotion, which is not always easy because these two elements are almost always present inseparably.

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)0,000
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,010
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,270 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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