Notice bibliographique
Résumé
Abstract THE FIRST FACT about Olaf Cuaran is that his father, Sitric, was active in Ireland and Britain in the first quarter of the tenth century. This simple statement helps to explain Olaf’s career and the preoccupations of his descendants. Like his parent, Olaf ruled kingdoms in two islands, married princesses from among his enemies, and entered legend. The ancestry of Sitric and two other Vikings named Ragnall and Godfrey has been a matter of dispute. Irish writers describe Sitric, Ragnall, and Godfrey as the “descendants of lvar” (Uilmair) or the “kindred of Ivar” (clann lmair). Are these descriptions of family lineage, or are they a generic designation of Vikings whose ancestry is otherwise unknown? In the contemporary record in the Annals of Ulster the designation “descendant of Ivar” is used only during a period of forty-two years, from 896 to 937. This actually overstates matters a bit. Prior to 914 the phrase is used twice, in 896 for an Amlaim h[ua] lmair and in 904 for mar h[ua]lmair. From 914, and for the next twenty-four years, this identification is used for only four men: Sitric, Ragnall, Godfrey, and Godfrey’s son Olaf. Godfrey’s other sons are described as “sons of Godfrey.”
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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.
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 ».