Bibliographic record
Abstract
El encuentro entre jesuitas y musulmanes en los siglos XVII y XVIII tuvo como punto de conexión el compromiso compartido con la palabra hablada y escrita. Pero, los esfuerzos de los jesuitas por convertir y entender a este grupo de la “gente del Libro” se vieron obstaculizados por su falta de conocimiento teológico profundo de los textos sagrados musulmanes. Igualmente, fue un obstáculo el hecho de que la fe musulmana no estaba a suficiente distancia del centro del catolicismo europeo como para recibir una “visión lejana” que se aplicaba a las tradiciones religiosas de la India y el Extremo Oriente. Los compromisos de los jesuitas, así como el énfasis que la Compañía ponía en Europa a las estrategias polémicas, que ya se había probado como poco efectivo en zonas de cultura islámica, limitaron mucho los éxitos de los jesuitas para convertir musulmanes. Sin embargo, los modestos avances conseguidos en los imperios Otomano y Mugal –y en otros lugares-, produjeron algunas narrativas de logros, heroísmo y sacrificio que añadieron elementos a la autorepresentación jesuita y a las narrativas de los progresos de la Compañía. Los contactos jesuitas con el Islam continuaron durante y después de la supresión y siguen siendo una parte del programa de la Compañía en la actualidad.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".