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Enregistrement W7034858485

Wagschal, Steven. Minding Animals in the Old and New Worlds. A Cognitive Historical Analysis. Toronto: University of Toronto Press, 2018. x + 343 pp.

2019· article· en· W7034858485 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDialnet (Universidad de la Rioja) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhilosophy, Health, and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionContext (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Los ltimos aos han sido testigos de una veloz proliferacin de trabajos en torno a lo que se ha venido a llamar animal studies, ofreciendo al lector interesado toda una constelacin de aproximaciones provenientes de la historia econmica, de la sociologa y la antropologa y, cmo no, de la literatura y el arte de la Pennsula Ibrica.Gran parte de este impulso ha tenido su origen en el mbito universitario norteamericano, desde donde un selecto grupo de hispanistas ha ido ofreciendo nuevas lecturas de textos en muchos casos ampliamente conocidos, pero que por diferentes razones haban dejado sin responder determinadas preguntas que ahora se pueden abordar con un ms completo arsenal metodolgico.Como resultado, empezamos ya a disfrutar de una excelente oferta de estudios centrados en literaturas y periodos diversos, con especial nfasis en el momento de expansin imperial desde la transicin del Medioevo a la temprana modernidad.El presente libro, firmado por Steven Wagschal (

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,350
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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