MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2989993649 · doi:10.3138/mous.16.3.003.fr

Athlètes, sports et jeux sur les monnaies antiques

2019· article· fr· W2989993649 on OpenAlexvenueno aff
Louis Brousseau

Bibliographic record

VenueMouseion Journal of the Classical Association of Canada · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicClassical Antiquity Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’iconographie monétaire est une source documentaire extrêmement variée. De nombreux thèmes y sont exploités par les cités, notamment les sports et les athlètes. Dans cette étude nous analyserons l’utilisation de thèmes sportifs dans les monnayages antiques, principalement grec, mais également dans les monnayages romain et provincial. Parfois, l’utilisation d’une scène sportive est récurrente, et constitue le type principal de la cité comme c’est le cas à Aspendos, mais la plupart du temps, ce choix iconographique est ponctuel. Il peut servir à souligner une victoire aux jeux et à glorifier le vainqueur, à l’instar des odes de Pindare. Les tyrans de Sicile furent ainsi les premiers à mettre leur victoire en valeur à travers leurs monnayages. Du fait de sa large circulation, tant dans le temps que dans l’espace, la monnaie offrait ainsi un médium intéressant pour glorifier un vainqueur et diffuser leur exploit. Certains types commémoratifs qui apparurent sur les monnayages à la suite d’une victoire furent repris par d’autres cités et devinrent populaires. C’est le cas par exemple du quadrige en Sicile. Cependant, bien que certains types soient assurément à mettre en relation avec des victoires aux jeux, de nombreuses scènes ne peuvent être reliées directement avec un événement précis. Le cas particulier du monnayage d’Olympie, le seul monnayage associé avec des jeux panhelléniques, sera également abordé puisqu’il est en quelque sorte indissociable des sports.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.698
Threshold uncertainty score0.987

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.016
GPT teacher head0.248
Teacher spread0.232 · 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 teacher head, 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

Citations2
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueMouseion Journal of the Classical Association of CanadaSame topicClassical Antiquity StudiesFrench-language works237,207