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Record W2750454414 · doi:10.7202/1040822ar

Un discours sur la croisade : l’idéologie et l’image de l’autre dans le projet de Marino Sanudo Torsello

2017· article· fr· W2750454414 on OpenAlexaffvenue
Cornel Bontea

Bibliographic record

VenueCahiers d histoire · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicHistorical and Linguistic Studies
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Pour Marino Sanudo Torsello, la clé pour reconquérir la Terre sainte est l’Égypte. Le Vénitien a bien saisi l’importance économique et stratégique de l’Empire mamelouk dans l’équation de la recuperatio de la Terre sainte. Par conséquent, il propose un plan de croisade en trois temps : un blocus commercial pour étouffer économiquement l’ennemi, un passage particulier pour harceler les côtes égyptiennes et ainsi affaiblir la puissance mamelouke, et finalement le passage général qui est une croisade à grande échelle. Les ennemis par excellence étant les Sarrasins, Sanudo diabolise l’adversaire pour pouvoir justifier toute agression envers lui. Dans son projet, l’islam est présenté comme le négatif parfait du christianisme, les fidèles du Christ étant toujours en antithèse avec le « peuple de Mahomet ». Les stéréotypes de la première croisade continuent d’être présents dans la pensée du théoricien. Ainsi, les musulmans sont désignés par des termes péjoratifs comme Agarènes, paganus, perfidi, et le prophète Mahomet est présenté comme un homme impur, un brigand et un pseudo-prophète qui a trompé les gens pour imposer sa « fausse doctrine ». Cette image négative de l’ennemi sert un but précis : alimenter la propagande antimusulmane et exhorter les chrétiens à prendre la croix pour reconquérir la Terre sainte qui est aux mains des infidèles.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.043
Threshold uncertainty score0.086

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0140.026
Scholarly communication0.0090.003
Open science0.0010.005
Research integrity0.0020.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.283
Teacher spread0.264 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2017
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