Bibliographic record
Abstract
Religionswissenschaft: Warum, was, wer, wie Dieser Band knüpft an ein Buch an, das 2012 in derselben Reihe beim selben Verlag unter dem gleichen Titel erschienen ist (Stausberg 2012a).Das vorliegende Buch ist mehr als eine Ergänzung, aber es will den älteren Band auch nicht einfach ersetzen, und schon gar nicht kopieren.Die Einleitung zu dem Vorgängerband skizzierte, aus der Sichtweise des Herausgebers, einige Grundzüge von Religionswissenschaft, ihrer Geschichte, ihrer Stellung in der Hochschullandschaft und in ihrem Verhältnis zu ihrem alter ego, den christlichen Theologien (Stausberg 2012b, 1-14). 1 Zu letzterem: Auch im Jahre 2025 ist die Religionswissenschaft im deutschsprachigen Raum institutionell überwiegend in Fakultäten für (Evangelische oder Katholische) Theologie angesiedelt.In der Einleitung zu vorliegendem Band haben wir einen anderen Weg eingeschlagen.Wir beginnen mit der Frage, weshalb sich jemand für Religionswissenschaft interessieren sollte und kontextualisieren vorliegendes Buch sodann im Vergleich zu anderen Einführungswerken.Wir bieten zudem eine Momentaufnahme des Faches an mit Blick auf aktuelle Trends und Initiativen, die der fachlichen Vernetzung dienen.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 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".