Moralizing Supernatural Punishment and Reward
Notice bibliographique
Résumé
In this article we respond to three critiques of our 2019 article ‘Complex Societies Precede Moralizing Gods throughout World History.’ We clarify that our research does not, as our critics suppose, support the claim that moralizing gods played a decisive role in the development of complex societies. Indeed our goal was to test this claim and we found it wanting. Our methods ‘reduce’ neither religion or social complexity in the ways claimed, while our tentative conclusions about the relationship between frequent, routinized ritual and social cohesion are supported by much research beyond the paper under discussion. In the Roman Empire, many forms of collective ritual contributed to the propagation of Romanitas. We have never claimed that this depended on absolute uniformity of belief. Other misconceptions about our supposedly ‘inattentive’ qualitative analysis result from misreadings of information in our open-access database, which functions as an evolving set of information relevant to specific research questions rather than a general encyclopedia. Despite these disagreements, we continue to maintain that neither qualitative historical methods nor quantitative analytic approaches alone can produce satisfying answers to causal questions about world history. The best approach, we argue, is to integrate the insights from humanities with ‘Big Data’ analyses from social science, and we welcome continued engagement and collaboration across traditional disciplinary boundaries.
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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 | 0,010 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,032 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».