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Enregistrement W7038336789

García Santo-Tomás, Enrique, ed. Science on Stage in Early Modern Spain. Toronto: Toronto UP, 2019. 296 pp. (ISBN: 978-1-4875-0405-2) [RESEÑA]

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Notice bibliographique

RevueDeposito Adademico Digital Universidad De Navarra (University of Navarra) · 2020
Typeother
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueForensic Anthropology and Bioarchaeology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStage (stratigraphy)Presentation (obstetrics)Work (physics)Field (mathematics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este libro, de once ensayos escritos en su mayoría por investigadores del Siglo de Oro español, explora la incorporación de innovaciones técnicas de la temprana edad moderna tanto en los espacios escenográficos como en las obras de teatro.Uno de los aspectos más interesantes de este libro es que conecta trabajos de historia de la ciencia, que desde hace unos diez años han replanteado el estudio de la ciencia en España, con investigaciones en el área de literatura y teatro españoles.El resultado es un libro que hace contribuciones importantes al estudio de la ciencia, la literatura y el teatro de la España del Siglo de Oro.No sobra repetirlo.Gracias a los viajes en el Atlántico los portugueses resolvieron problemas de navegación, como el uso de instrumentos y cartas de navegación.Las motivaciones religiosas que en un principio guiaron las empresas ibéricas en esta región se reorganizaron a lo largo del siglo XV dentro de un marco de motivaciones comerciales e imperiales.En este contexto, la producción de conocimiento se convirtió en una práctica fundamental para establecer y mantener el imperio.En el siglo XVI, la Corona española, siguiendo una idea presentada por un grupo de pilotos, y haciendo eco a prácticas portuguesas, estableció una verdadera cámara de conocimiento en la Casa de la Contratación, el primer centro científico de la Europa moderna.Allí cosmógrafos, pilotos, fabricantes de instrumentos y cartas de navegación recogieron y organizaron información sobre América en forma

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0550,023

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,213 · 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
GenreSynthèse

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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