«Monumenta Liturgica Beneventana»: Program badań nad średniowiecznymi rękopisami z południowych Włoch i Dalmacji
Bibliographic record
Abstract
Autor przedstawia pokrótce historię badań nad rękopisami „zapisanymi wyrazistym i pięknym południowowłoskim i dalmatyńskim pismem zwanym benewentańskim” wyjaśniając genezę programu badawczego „Monumenta Liturgica Beneventana” realizowanego przez Pontifical Institute of Medieval Studies w Toronto. Jednym z głównych jego celów było sprostowanie pomyłek we wcześniej przyjętych datacjach części rękopisów oraz zbadanie ponad 200 nieznanych dotąd przykładów pisma benewentańskiego, nieujętych w nowym, poprawionym i uzupełnionym wydaniu z 1980 r. klasycznego dzieła E.A. Lowe`a The Beneventan Script. Program obejmuje ponadto szereg innych celów, w tym: uzupełnianie zbiorów mikrofilmowych i fotograficznych Instytutu odnośnych rękopisów; opisanie wszystkich kodeksów liturgicznych pod względem kodykologicznym i paleograficznym; wprowadzanie transkrypcji tekstów liturgicznych do komputerowego repertorium Instytutu; przygotowanie ich krytycznych edycji oraz publikowanie wyników badań m.in. w ramach specjalnych podserii czasopisma „Medieval Studies” – „Miscellanea Beneventana” i „Parerga Beneventana”. Artykuł prezentuje stan realizacji celów założonych w programie „Monumenta Liturgica Beneventana”.
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 | 0.007 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 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".