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Enregistrement W4386766367 · doi:10.26443/arc.v43i.370

Topography, Markets, and the Good End of Empire

2015· article· en· W4386766367 sur OpenAlexaff
Irene SanPierto

Notice bibliographique

RevueArc The Journal of the School of Religious Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitics and Conflicts in Afghanistan, Pakistan, and Middle East
Établissements canadiensQuest University Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpireEconomicsBusinessHistoryAncient history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

W ith the opening of stable trade routes in the early Empire, Romans took a sustained scholarly interest in South Asian topography.The abundance and exoticism of the goods of the East provided a visual template for paradise, but, surprisingly, Roman writers ascribe prestige to indirect market transactions rather than direct military control.Distance heightened both what was desirable and forbidding about the East.I argue that the impossibility of a monopoly over the eastern luxury trade led to a rethinking of the hard and soft borders of empire: where direct control was impossible or impractical, the study of topography "confirms" that it was also undesirable.The topographers' defense of trade directly affects their choice and use of sources, and the result is a value-laden topography of extremity that affirms several foregone conclusions, notably the centrality and primacy of the Mediterranean and its "natural" limits.For Roman encyclopedists such as Strabo and Pliny, topography shows that caravans, not campaigns, define the ideal limits of Roman power so that markets, not fortresses, become the "good end of empire." Roman Economy and TopographyRomans encountered India in waves of military and trade relations.The discovery of the monsoon winds by Hippalus around the first century bce made it possible to sail from the Red Sea to India, and by the time of Augustus Roman ships were skirting the Malabar coast. 1 Overland trade persisted alongside the new route despite being comparatively arduous, and * My thanks to Andrew Ollett and the anonymous reviewer for Classical Antiquity; remaining mistakes are my own.Translations follow the Loeb Classical Library except where noted.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,017
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,281 · 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
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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