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Enregistrement W4361278877 · doi:10.1002/9781119399919.eahaa00839

Christian Communities, Iran, 600–1500

2023· other· en· W4361278877 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Encyclopedia of Ancient History · 2023
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEurasian Exchange Networks
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCaliphateIslamPersecutionBishopsChristianityAncient historyState (computer science)HistoryPopulationFaithMiddle EastDowryReligious studiesPolitical scienceLawTheologyPhilosophySociologyArchaeologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Before Islam arrived, Christians made up a significant religious minority in Persia. The faith presumably moved eastward from its Palestinian origins during the Parthian period and was already established when the Sasanian era began. The Church of the East developed as an independent body under the Sasanians, headed by a Catholicos‐patriarch and with a network of bishops and metropolitans. Periods of official persecution occurred from the fourth century on and the impact of the fifth‐century Christological controversies (Nestorianism and Monophysitism) was also felt. After the advent of Islam, Christians in Persia were subject to the jizya poll tax but also had protected dhimmi status. Whereas the Umayyads were less concerned with conversion than with tax revenues, their successors the Abbasids prioritized conversion, resulting in a gradual decline in the Christian population and an increase in the number of Muslims. Nonetheless, Christians continued to play key roles in the caliphate, as doctors, administrators, and translators from Greek to Arabic. After two centuries of Seljuk rule, the Mongols conquered Baghdad and Christians found themselves in favor initially. However, the rulers of the Ilkhanate eventually converted to Islam, shortly after which the state collapsed, to be succeeded by the Timurids and the Turkmen Federations (Qara Qoyunlu and Aq Qoyunlu), under whom Christianity shrank further in numerical strength and influence.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1180,028

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,230 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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