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Enregistrement W4293026899 · doi:10.1515/janeh-2021-0016

Defining Marginality and Liminality for the Study of the Ancient Near East

2022· article· en· W4293026899 sur OpenAlexaff
Shawn Bubel

Notice bibliographique

RevueJournal of Ancient Near Eastern History · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArchaeology and ancient environmental studies
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiminalityOptimal distinctiveness theoryEmic and eticAnthropologySociologyHistoryMiddle EastArchaeologyPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Marginality and liminality are concepts that are used in the study of the ancient Near East, although formal definitions for these terms are rarely given. This paper explores the history of the uses of these terms in social theory, discussing the origins of the terms in the writings of early twentieth-century thinkers such as Georg Simmel, Robert Ezra Park, and Victor Turner. It details how these ideas and concepts were debated by psychologists, sociologists, and anthropologists throughout the twentieth century, when these terms were adopted into Near Eastern studies. While these concepts were defined by social theorists, investigations of the archaeological, textual, and art-historical evidence from the ancient Near East show that they well reflect emic conceptualizations. Examples from Near Eastern contexts demonstrate the benefits of using flexible and multi-vocalic conceptualizations of marginality and liminality that still recognize the distinctiveness of these two issues. The paper concludes by offering different frameworks for applying these concepts to the study of the Bronze Age Near East.

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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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,866

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 technologies0,0010,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,179 · 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'étudeObservationnel
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
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Résumé présentoui

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