La Facultad de Cánones de la Universidad de Cervera (s. XVIII-XIX)
Bibliographic record
Abstract
[spa] La importancia de nuestro trabajo radica en que hasta el presente apenas se habían realizado estudios monográficos sobre las distintas Facultades de la Universidad de Cervera, aunque ésta tuvo el monopolio de la enseñanza superior en Catalunya (España) entre 1714 y 1836. En concreto, esta laguna en la investigación era especialmente lamentable en los estudios jurídicos, que en Cervera alcanzaron un considerable vuelo intelectual, sobre todo en el Derecho Civil, con figuras como Finestres, Dou, Dorca y Mujal. Estructuro la tesis en 10 capítulos y en 721 páginas que pretender reconstruir todos los ámbitos existentes en la Facultad de Cánones de Cervera. Después de un capítulo introductorio e histórico, me adentro en la vida universitaria y canonística de Cervera, deteniéndome en las diferentes cátedras de la Facultad, en la evolución del método canónico y en los planteamientos ideológicos de los manuales impuestos por las sucesivas reformas docentes o propuestos por el claustro de Cervera. He logrado exhumar de diferentes Archivos la documentación inédita en la que se contienen casi todos los expedientes de las provisiones de cátedras, y que nos permite adentrarnos en el laborioso procedimiento establecido para adjudicar las vacantes. Analizamos la producción manuscrita e impresa de los profesores y de los alumnos de la Facultad y concluimos el cuerpo de la tesis con un capítulo consagrado a los estudiantes canonistas. 6 anexos completan nuestro trabajo de doctorado.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.099 | 0.018 |
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".