TORRES PRIETO, Susana – Los Antiguos Eslavos. Madrid: Editorial Sintesis, 2020 (213 pp.)
Bibliographic record
Abstract
Escrita para o público em geral, mas dotada do necessário rigor académico, a obra objeto desta recensão vem preencher uma lacuna antiga e profunda na historiografia ibérica -e não apenas espanhola, apesar de ser para este espaço que se dirige em primeiro lugar -, em boa parte resultante da pouca repercussão que tiveram os estudos sobre o mundo eslavo no mundo académico em geral.Neste sentido, Los Antiguos Eslavos representa desde logo um excelente e muito bem-vindo contributo para todos os interessados (especialistas ou não) desta temática, quer no âmbito da historiografia, sobretudo medieval, quer ao nível dos estudos literários e da própria linguística histórica.O título, aliás, não podia ser mais directo e esclarecedor.2 Amadurecido por cerca de duas décadas de reflexão e assumindo uma importante feição didáctica, o texto de Susana Torres Prieto permite um acesso inteligente, fundamentado e muito pertinente -dada a ponte que estabelece com todo um conjunto de problemas de primeira actualidade, cujos exemplos maiores e mais recente são os protagonizados pela Polónia vs Bielorrússia e Ucrânia vs Rússia -ao mundo dos eslavos,
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.005 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.007 |
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".