A Recepção dos Códices de Nag Hammadi: Gnose e Cristianismo no Egito Romano da Antiguidade Tardia
Bibliographic record
Abstract
Os Códices de Nag Hammadi começaram a despertar o interesse dos estudiosos do cristianismo antigo e das religiões no Império Romano já alguns anos depois de sua descoberta em 1945. Esses códices, geralmente associados ao fenômeno religioso chamado de gnosticismo, são não somente uma demonstração da diversidade do cristianismo no Império Romano, mas também um exemplo peculiar da transmissão e recepção de textos cristãos na Antiguidade tardia. Se os textos que integram os códices em questão foram provavelmente compostos em grego entre os séculos II e III, nas mais diversas localidades do Império, o que se tem hoje são traduções coptas compiladas no Egito na segunda metade do séc. IV. O gosto natural pelo mais antigo e a busca pela conjuntura dita gnóstica levaram os historiadores a priorizarem o estudo do contexto original grego de composição desses textos. No entanto, nas últimas décadas, o interesse pelo contexto de compilação dos escritos em questão tem crescido consideravelmente; o presente artigo se inscreve nessa perspectiva, sugerindo uma nova abordagem que, por meio da comparação literária e da teoria da recepção, busca explicar como e porque os textos de Nag Hammadi foram compilados e lidos no Egito da Antiguidade tardia.
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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".