La evangelización como experiencia lingüística
Notice bibliographique
Résumé
Este artículo ofrece un exhaustivo análisis histórico y lingüístico de la misión jesuita, sustentándose principalmente en la correspondencia y las crónicas de finales del siglo XVI y principios del XVII. Se centra en los desafíos lingüísticos y las estrategias empleadas para evangelizar a las poblaciones indígenas, destacando el papel crucial del dominio de lenguas originarias, tales como el Náhuatl, Otomí y Tarasco, para una conversión efectiva y duradera. Se analizan figuras clave como Pedro Sánchez, Juan de Tovar y Pedro de Hortigosa, que ilustran los esfuerzos de la orden por reclutar personal con destrezas lingüísticas y la consecuente traducción cultural necesaria para la enseñanza de la doctrina católica. El texto revela las tensiones inherentes al contexto colonial, que incluyen la lucha persistente por equilibrar la necesidad de un mayor número de misioneros con la dificultad de integrar nuevos miembros, así como los debates internos recurrentes en cuanto a la priorización del trabajo misional y la adquisición idiomática. Por último, las fuentes detallan los esfuerzos jesuitas para establecer una estrategia de evangelización sólida y lingüísticamente fundamentada, cimentando las bases para futuras misiones.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,030 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».