MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4214839670 · doi:10.5771/9783956509308-59

,Fact and Fiction‘ in der mittelalterlichen arabischen Literatur. Anmerkungen zu einer Debatte

2015· book-chapter· de· W4214839670 on OpenAlexaff
Isabel Toral‐Niehoff

Bibliographic record

Venuenot available
Typebook-chapter
Languagede
FieldArts and Humanities
TopicMedieval History and Crusades
Canadian institutionsMitel (Canada)
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Die ganze Welt erzählt. Sie tut es zu unterschiedlichsten Zwecken und in unterschiedlichsten Medien, in unterschiedlichen Kulturräumen und Zeiten. Wenn man die Funktionen von Erzählungen untersucht, wird schnell klar: Eines der faszinierendsten Probleme, dem man sich aus interdisziplinärer Perspektive im Kontext der Erzählforschung zuwenden kann, betrifft die Differenz zwischen Erzählungen, die einen Wahrheitsanspruch erheben, und solchen, die ihre Fiktionalität zur Schau stellen - aber auch wie in Erzählungen Faktuales und Fiktives sich überschneidet, mischt und gegenseitig spiegelt. Das ist nicht nur auf der Gegenstandsebene des Erzählten ein komplexes Feld, sondern auch auf der Ebene des Erzähltextes. Unterschiedlich sind zudem die Zugangsweisen derjenigen wissenschaftlichen Disziplinen, die sich mit dem Erzählen befassen: So hat etwa die Literaturwissenschaft Theorien der Fiktionalität entwickelt; die Psychologie wiederum interessiert sich für Identitäts- und Selbst-Konstruktionen anhand von Erzählungen; die Geschichtswissenschaft und die Ethik ringen immer wieder um Fragen nach Wahrheit und Fiktion. Studien zum Film und anderen Medien der Gegenwart sind mit einem Zeitgeist konfrontiert, der die Unterscheidung zwischen Fiktionalität und Faktualität strategisch und weitreichend aushebelt.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.754
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0310.002

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 head0.063
GPT teacher head0.243
Teacher spread0.180 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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

Citations5
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same topicMedieval History and CrusadesFrench-language works237,207