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Enregistrement W591544950 · doi:10.33137/rr.v34i4.18661

The Origins of Racism in the West

2012· book· en· W591544950 sur OpenAlexvenueno aff
Miriam Eliav‐Feldon, Benjamín Isaac, Joseph Ziegler, Sciltian Gastaldi

Notice bibliographique

RevueRenaissance and Reformation · 2012
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican history and culture analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRacismPrejudice (legal term)JudaismModernityUniversalismPhysiognomyMiddle AgesProtestantismReligious studiesAntisemitismEarly modern EuropeHistoryRace (biology)EmpireClassicsArtLiteratureArt historyAncient historyPhilosophyTheologyAnthropologySociologyGender studiesArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1. Introduction Benjamin Isaac, Joseph Ziegler and Miriam Eliav-Feldon 2. Racism: a rationalization of prejudice in Greece and Rome Benjamin Isaac 3. The invention of Persia in classical Athens H. A. Shapiro 4. Racism, color symbolism, and color prejudice David Goldenberg 5. Early Christian universalism and modern forms of racism Denise Kimber Buell 6. Illustrating ethnicity in the Middle Ages Robert Bartlett 7. Proto-racial thought in medieval science Peter Biller 8. Physiognomy, science, and proto-racism 1200-1500 Joseph Ziegler 9. Noble dogs, noble blood: the invention of the concept of race in the late Middle Ages Charles de Miramon 10. The carnal knowing of a coloured body. Sleeping with Arabs and Blacks in the European imagination, 1300-1550 Valentin Groebner 11. Was there race before modernity? The example of 'Jewish' blood in late-medieval Spain David Nirenberg 12. Religion and race: Protestant and Catholic discourses on Jewish conversions in the sixteenth and seventeenth centuries Ronnie Po-chia Hsia 13. Vagrants or vermin? Attitudes towards Gypsies in Early-Modern Europe Miriam Eliav-Feldon 14. The peopling of the New World: ethnos, race and empire in the Early-Modern world Anthony Pagden 15. Demons, stars, and the imagination: the Early-Modern body in the Tropics Jorge Canizares-Esguerra.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,918
Score d'incertitude au seuil0,426

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, 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

Citations32
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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