Notice bibliographique
Résumé
This special issue is dedicated to the intersection of the Mīmāṃsā school (primarily focusing on Vedic exegesis) and the Dharmaśāstra school (which encompasses both treatises listing norms as well as jurisprudential reflections about such norms) and in particular to the reuse of Mīmāṃsā principles (nyāya) and patterns of reasoning within Dharmaśāstra.Within the growing (but still small) field of Dharmaśāstra and Mīmāṃsā studies, this is the first publication dealing directly with this topic.The Mīmāṃsā school is possibly the first school of Sanskrit philosophy for which we have a sūtra text as its foundation.Thus, it is no wonder that it influenced the development of various other schools.Mīmāṃsā itself emerged from a shared background of reasoning and rules whose prehistory is not completely clear, but which can be partly inferred based on the many similarities between ritual sūtras, Mīmāṃsā and Vyākaraṇa (for more on this topic, see Freschi and Portillo 2013).This shared prehistory is most likely not the only prehistory relevant for Dharmaśāstra.In fact, as highlighted by McClish among others, the Arthaśāstra tradition also merged within Dharmaśāstra (see below for more about this).The affinity of Dharmaśāstra and Mīmāṃsā, moreover, runs even deeper, since both deal with the Vedic corpus.The Mīmāṃsā school focuses on the Veda as its primary topic of investigation.The Dharmaśāstra tradition regards the Veda as either one of the two sources of dharma-related topics or as the sole one.As discussed by Olivelle (2016: 16-33), the former view prevails during the early period, such as in Āpastamba's and Gautama's Dharmasūtras, which see the other source in the memory and conduct of those who know the Veda.Āpastamba's and Gautama's intuition here is
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,512 | 0,326 |
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 ».