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Enregistrement W4293150545 · doi:10.18732/hssa75

Sanskrit Recension of Persian Astronomy

2022· article· en· W4293150545 sur OpenAlexvenueno aff
Anuj Misra

Notice bibliographique

RevueHistory of Science in South Asia · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueHistorical Astronomy and Related Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSanskritPersianAstronomyPhilosophyLinguisticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the history of exchanges between Islamicate and Sanskrit astral sciences, Nityānanda's Siddhāntasindhu (c. early 1630s), composed at the court of the Mughal emperor Shāh Jahān (r. 1628─58), is among the earliest examples of a Persian astronomical text translated into Sanskrit. In an earlier study, Misra (2021) described the sociohistorical context in which Nityānanda translated Mullā Farīd's Zīj-i Shāh Jahānī (c. 1629/30) into Sanskrit, and among other things, provided parallel comparative editions, with English translations, of the Persian and Sanskrit text describing the computation of true declination of a celestial object. While Misra's paper focused on the linguistic aspects of the translation process, the present paper studies the mathematics of the three methods of computing the true declination vis-à-vis Nityānanda's recension of his Sanskrit translations from his germinal Siddhāntasindhu to his chef d'œuvre, the Sarvasiddhāntarāja (1638). The paper begins by discussing the transformation of the Sanskrit text from the Siddhāntasindhu Part II.6 to the spaṣṭakrāntyadhikāra 'topic of true declination' in the gaṇitādhyāya 'chapter on computations' (henceforth identified as I.spa·krā) of his Sarvasiddhāntarāja. The metrical verses of Sarvasiddhāntarāja I.spa·krā are edited and translated into English for the very first time. A large part of this paper focuses on the technical (mathematical) analysis of the three methods of true declination, and includes detailed explanatory and historical notes. The paper also includes several technical appendices and an indexed glossary of technical terms.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,194 · 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.

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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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