MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6966862870 · doi:10.5167/uzh-209069

Science and medicine in Iran/Central Asia 600–1500

2021· book-chapter· en· W6966862870 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZurich Open Repository and Archive (University of Zurich) · 2021
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistory of Medicine Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)IslamPeriod (music)The RenaissanceCapital (architecture)Middle East

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Khurasan and Central Asia, which formed the eastern part of the Islamic Empire, were the region from which most scholars came to the new capital Baghdad in the second half of the eighth century and realized the renaissance of the ancient sciences. Throughout the period under consideration, the most important mathematicians, astronomers, astrologers, physicians, and pharmacologists came from this region and were attracted by the gradually emerging centers of power. The best known are al-Khwarazmi (d. ca. 850), Abu Mashar (ca. 886), known as Albumasar, al-Farghani (d. 861), al-Farabi (d. 950), al-Razi (d. 925), known as Rhazes, Ali ibn al-Abbas al-Majusi (d. last quarter of the tenth century), known as Hali Abbas, Ibn Sina (d. 1037), known as Avicenna, al-Biruni (d. ca. 1048), Nasir al-Din al-Tusi (d. 1274), and Ulugh Beg (r. 1447–9). Less well known but very influential were Habash al-Hasib (d. ca. 864), Abu Jafar al-Khazin (d. 971), Abu Nasr Ibn Iraq (ca. 1036), and many others. The most important centers that attracted scholars were Merv, Bukhara, Ghazna, Hamadan, Maragha, and Samarqand.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,888
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,178 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZurich Open Repository and Archive (University of Zurich)Même sujetHistory of Medicine StudiesTravaux en français237 207