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Enregistrement W4292111381 · doi:10.33137/aestimatio.v2i2.39096

José Chabás, Computational Astronomy in the Middle Ages

2022· article· en· W4292111381 sur OpenAlexvenueno aff
John Steele

Notice bibliographique

RevueAestimatio Sources and Studies in the History of Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueHistorical Astronomy and Related Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTable (database)Table of contentsColumn (typography)Focus (optics)Computer scienceIndex (typography)Library scienceClassicsArt historyHistoryWorld Wide WebTelecommunicationsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Astronomical tablets have been a major focus of study by historians of science since the middle of the 20th century. Building upon the pioneering work of E. S. Kennedy, O. Neugebauer, and others, recent scholars have applied a range of techniques drawn from the exact sciences (e.g., computer-aided statistical analysis of tabular data to uncover the mathematical functions underlying a table’s construction), cognitive studies (e.g., examination of how practitioners use a table and what makes a table user-friendly or not), and manuscript studies (e.g., studies of tabular layout and visual clues to the use of tables, such as the presence of color as an indicator or specific final digits to numbers in the column of a table that indicate the nature of the table) to answer questions about the construction, use, and transmission of astronomical tables and the astronomical knowledge that they incorporate. For the past 20 years or so, José Chabás, often working in collaboration with B. R. Goldstein, has been at the forefront of work on early European astronomical tables. Reviewed by: John Steele, Published Online (2022-07-31)Copyright © 2022 by John SteeleArticle PDF Link: https://jps.library.utoronto.ca/index.php/aestimatio/article/view/39096/29783 Corresponding Author: John Steele, Brown UniversityE-Mail: john_steele@brown.edu

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,322
Score d'incertitude au seuil0,894

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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