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Enregistrement W4406625424 · doi:10.29173/cons29534

Indispensable Insights

2025· article· en· W4406625424 sur OpenAlexvenueno aff
Georgia Pinnell

Notice bibliographique

RevueConstellations · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMedieval History and Crusades
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceEngineering ethicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This historiographical essay explores how scholars have analyzed depictions of the Crusades in literature. Specifically, it compares how three books, Geraldine Heng’s Empire of Magic: Medieval Romance and the Politics of Cultural Fantasy, Lee Manion’s Narrating the Crusades: Loss and Recovery in Medieval and Early Modern English Literature, and Marisa Galvez’s The Subject of Crusade: Lyric, Romance, and Materials, 1150 to 1500, examine the significance of Crusade discourse’s prevalence in literature, including in a medieval Arthurian romance, a fictional account of Richard the Lionheart’s crusading experiences, and even a Shakespearean play. Examining the Crusades through literature alone is an insufficient way to reach historical conclusions. However, by analyzing fictional Crusade narratives within their historical contexts, each book, this paper argues, unveils invaluable insights into medieval society’s perception of the disturbing ethical and cultural issues that surrounded the Crusades, such as crusader cannibalism, and how contemporaries tried to mitigate these concerns by writing reimagined histories.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,523

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0120,008
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1560,056

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,207 · 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
GenreAutre

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
Publié2025
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