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Enregistrement W6903340885 · doi:10.1086/734104

Enacting Identities: Chōgen, Kujō Kanezane, and the Tōdaiji Great Buddha

2025· article· en· W6903340885 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueHistory of Religions · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJapanese History and Culture
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGautama BuddhaBuddhismNarrativeMateriality (auditing)StatueInvocationRepetition (rhetorical device)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the collaboration of the Shingon monk Chōgen (1121–1206) and the powerful courtier Kujō Kanezane (1149–1207) in the restoration of Tōdaiji’s Great Buddha statue, which still stands as one of Japan’s leading national symbols. Resituating Judith Butler’s insights on how performance continuously constructs rather than simply expresses identity, I use Chōgen’s and Kanezane’s material, ritual, and narrative restoration activities to argue that this insight holds as true for the objects and places venerated in religious performances as for the performers themselves. The article is most concerned with the shifting deity identities for the Great Buddha enacted by the monk and the courtier in connection with their dedications of relics and other material-ritual offerings. The article also shows that those deity identities were tied to identifications of the statue as an embodiment of imperial and Buddhist law (ōbō-buppō) and to constructions of Tōdaiji and Japan as Buddhist centers in their own right. I argue that these multiple, intertwined identities for icon, object, and place were—like the gender and sexual identities that Butler explores—all contingently constructed through performances that changed over time. Moreover, I suggest, the very need for repetition underscores the fluidity and instability of the identities invoked in the performances. Simultaneously, however, I argue that we must also recognize the constraints for resignification imposed by the particular contexts of materiality and precedent that we examine.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,024
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,242 · 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
GenreEmpirique

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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