La traversée des espaces et des temps dans les oeuvres de Abu Rayḥān al-Birūnī, Mīr Ḥaydar et Johannes Vermeer
Bibliographic record
Abstract
La présente étude consiste à examiner la manière dont trois corpus d’oeuvres, composées en différents lieux entre le XIVe et le XVIIe siècles, donnent à voir de multiples temporalités qui se croisent et se conjuguent : entre images et textes, entre Orient et Occident, et entre thèmes religieux et thèmes séculiers. Ces trois corpus sont les suivants : (1) une représentation du prophète Muhammad qui illustre, à Tabriz au XIVe siècle, un passage des Vestiges des siècles passés de Abu Rayḥān al-Birūnī, rédigés au Khwarizm vers l’an mille ; (2) une illustration tirée du Mi‘rāj Nāmeh de Mīr Ḥaydar, rédigé et enluminé à Hérāt en 1436 et (3) un ensemble de trois tableaux peints par Johannes Vermeer, respectivement vers 1657, en 1668 et en 1669. L’objectif, ici, n’est pas d’offrir une interprétation définitive de chacun de ces corpus, mais bien de montrer l’ampleur, la richesse et la complexité des traversées que l’on y voit à l’oeuvre, alors que celles-ci impliquent pareillement des références au temps, à l’espace et au mouvement.
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 | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".