Notice bibliographique
Résumé
This article considers the rise of provenance in nineteenth-century Europe through a case study of manuscript research. In the early 1850s, Benedictine scholar Beda Dudík was sent to Stockholm and Rome by the Committee of the Moravian Estates in Habsburg Austria to trace manuscript objects abducted from Moravia (Mähren) by Swedish commanders during the Thirty Years’ War (1618–1648). This article considers Dudík’s work with the manuscripts by combining perspectives from book history with those of the history of historiography and the history of ideas and science: I examine the ways in which Dudík worked with classification, and how this work was influenced by source fetishization. Dudík’s work with the manuscripts, recorded in his publications and notes, reveals that provenance is a transformable epistemic category. Moravian interest in provenance reflects their sense of scholarly inferiority, and the changing view of heritage as a public matter, collectively fetishized. In conclusion, the Moravian case illustrates just how significant historical materiality was to people of marginal lands, as inquiries into provenance can be a means of asserting historical existence.
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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 | 0,110 | 0,279 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,016 |
| Communication savante | 0,031 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,073 | 0,023 |
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 ».