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Record W4392048217 · doi:10.4000/e-spania.49684

« La fuerça para probar algo » dans les travaux de Juan Páez de Castro, d’Ambrosio de Morales et de l’Inca Garcilaso de la Vega. Quelques réflexions théoriques sur l’historiographie espagnole (XVIe-XVIIe siècles)

2024· article· fr· W4392048217 on OpenAlexaboutno aff
Muriel Debouvry-Valcarcel

Bibliographic record

Venuee-Spania · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicEarly Modern Spanish Literature
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans cet article nous aborderons les travaux historiographiques des chroniqueurs espagnols Juan Páez de Castro (1512?-1570) et Ambrosio de Morales (1513-1591) et du chroniqueur métis inca-espagnol Garcilaso de la Vega (1539-1616). Nous partons du principe selon lequel l’historiographie de la Renaissance repose sur le « programme de vérité » de l’époque, d’après la formule de Paul Veyne. Nous considérons que la démarche rationnelle appliquée par Morales ou l’Inca Garcilaso dans leurs enquêtes historiennes, ou les réflexions historiographiques avancées par Páez de Castro dans ses écrits théoriques, doivent être examinées à la lumière de la pensée aristotélicienne, tout particulièrement en ce qui concerne la question de la quête de la vérité. Nous analyserons ainsi les enjeux épistémologiques des « méthodes » d’enquête historique de Páez de Castro, Morales et l’Inca Garcilaso. Ce travail cherche en effet à montrer dans quelle mesure les historiens du Siècle d’or espagnol concevaient une méthode historique. Nous voudrions suggérer que certains principes méthodologiques appliqués par les chroniqueurs des XVIe et XVIIe siècles plongent leurs racines dans la philosophie aristotélicienne, plus précisément dans les Analytiques, la Rhétorique et les Topiques, où le philosophe grec établit les principes de la démarche méthodologique à suivre dans la quête de la vérité.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.073
Threshold uncertainty score0.145

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0070.013
Scholarly communication0.0070.003
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.278
Teacher spread0.260 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2024
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