Interpreting Aristotle’s <i>Posterior Analytics</i> in Late Antiquity and Beyond
Notice bibliographique
Résumé
Part I CONCEPT FORMATION IN POSTERIOR ANALYTICS II 19 1. The Ancient Commentators on Concept Formation Richard Sorabji 2. Proclus' Criticism of Aristotle'sTheory of Abstraction and Concept Formation in Analytica Posteriora II 19 Christoph Helmig 3. Eustratius' Comments on Posterior Analytics II 19 Katerina Ierodiakonou 4. Roger Bacon on Experiment, Induction and Intellect in his Reception of Analytica Posteriora II 19 Pia A. Antolic-Piper Part II METAPHYSICS AS A SCIENCE 5. Alexander of Aphrodisias on the Science of Ontology Maddalena Bonelli 6. Les Seconds Analytique' dans le commentaire de Syrianus sur la Metaphysique d'Aristote Angela Longo Part III DEMONSTRATION, DEFINITION AND CAUSATION 7. Alexander and Philoponus on Prior Analytics I 27-30: Is There Tension between Aristotle's Scientific Theory and Practice? Miira Tuominen 8. Two Traditions in the Ancient Posterior Analytics Commentaries Owen Goldin 9. Aristotle and Philoponus on Final Causes in Demonstrations in Posterior Analytics II 11 Mariska Leunissen 10. Aristotle on Causation and Conditional Necessity: Analytica Posteriora II 12 in Context Inna Kupreeva
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,008 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».