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Enregistrement W4362470524 · doi:10.1558/rosa.25456

Getting into the mind of Medhatithi

2023· article· en· W4362470524 sur OpenAlexaff
Elisa Freschi

Notice bibliographique

RevueReligions of South Asia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueIndian and Buddhist Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsistency (knowledge bases)Corporal punishmentPunishment (psychology)Selection (genetic algorithm)EpistemologyCulminationPsychologyProcess (computing)Social psychologySociologyComputer sciencePhilosophyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper analyses Medhatithi’s discussion of corporal punishment, with special reference to the debate staged in his commentary on MDh 8.318. His arguments are extremely sophisticated, especially because of the application of Mimamsa-influenced reasoning rules. The paper makes implicit steps and unspoken hypotheses explicit and highlights the selection process through which Medhatithi finally selects one solution to the controversy he examines over the others. For some instances of possible candidates: Is analogical reasoning able to provide stronger support than, for example, authoritative statements? What role does inner consistency play? Which criterion wins in case of conflicts among different textual passages? To test the inner-consistency criterion, the paper tackles the issue of corporal punishment as discussed in different contexts and tries to solve the seeming clashes that arise when different texts by Medhatithi are juxtaposed. It concludes by seeing Medhatithi’s commentary on MDh 8.318 as the culmination of a systematisation attempt regarding all cases of corporal punishment as distinctly ordained based on the purpose to be achieved.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,588
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,239
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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