Bibliographic record
Abstract
Ce septième opus de la collection aborde le rapport entre arts martiaux et religieux. Ce rapport est complexe parce qu’il est à la jonction entre plusieurs réalités. Afin d’en rendre compte, chacun des auteurs de cet ouvrage présente des univers sociaux différents, dont une majorité d’enquêtes de terrain. Vous redécouvrirez donc les arts martiaux et les sports de combat grâce à des cultures et des communautés de pratiquants un peu partout dans le monde. Parler du religieux, c’est parler d’un phénomène important et relativement central dans le fonctionnement et l’évolution des sociétés, mais c’est aussi prendre le risque de toucher les sensibilités, voire de soulever des tabous. C’est pourquoi ce livre vous offre de sortir des sentiers battus, en dehors des clichés, des partis pris et des discours discriminatoires, pour atteindre une compréhension objective du phénomène du religieux. Et si le religieux n’était pas le monopole des religions ? Cet ouvrage réunit des collaborations de chercheurs universitaires. Tous ont en commun l’intérêt de l’avancement des connaissances sur la thématique des arts martiaux et des sports de combat par les sciences sociales. Ont contribué à cet ouvrage les auteurs suivants : -Brice Airvaux -Stéphane Barelli -Cristiano Barreira -Olivier Bernard -Matteo Di Placido -Carole Drouelle -Steven G. Jug -Christophe Gobbé -Birgit Krawietz -Stefan Krist -Daniel Mroz -Lorenzo Pedrini -Jean-Philippe Perreault -Raphael Schapira -Thabata Castelo Branco Telles
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.026 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 0.004 |
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".