Wagschal, Steven. Minding Animals in the Old and New Worlds. A Cognitive Historical Analysis. Toronto: University of Toronto Press, 2018. x + 343 pp.
Bibliographic record
Abstract
Los últimos años han sido testigos de una veloz proliferación de trabajos en torno a lo que se ha venido a llamar animal studies, ofreciendo al lector interesado toda una constelación de aproximaciones provenientes de la historia económica, de la sociología y la antropología y, cómo no, de la literatura y el arte de la Península Ibérica.Gran parte de este impulso ha tenido su origen en el ámbito universitario norteamericano, desde donde un selecto grupo de hispanistas ha ido ofreciendo nuevas lecturas de textos en muchos casos ampliamente conocidos, pero que por diferentes razones habían dejado sin responder determinadas preguntas que ahora se pueden abordar con un más completo arsenal metodológico.Como resultado, empezamos ya a disfrutar de una excelente oferta de estudios centrados en literaturas y periodos diversos, con especial énfasis en el momento de expansión imperial desde la transición del Medioevo a la temprana modernidad.El presente libro, firmado por Steven Wagschal (Indiana University), se une a los ya existentes de John Beusterien, Abel A. Alves, Miguel de Asúa y Robert French, quienes desde aproximaciones muy diversas han enriquecido nuestro entendimiento de la captación del universo animal en los siglos XVI y XVII.Un universo cercano y cotidiano que fue al mismo tiempo hostil y misterioso, y que dio lugar, como se avanza en este original estudio, a una rica poética que variaba según la perspectiva y el lugar desde donde se construyera.Minding Animals in the Old and New Worlds examina lo que el autor llama "the anthropomorphic understanding of non-human animals", analizando "the ways in which animals were conceived of implicitly and explicitly" (4).El análisis se inicia con un examen sobre el empleo simbólico de determinados animales en literatura religiosa y didáctica del Medioevo, para seguir con una suerte de cognitive ethology en tratados renacentistas que van de la caza al pastoreo.Continúa con una reflexión en torno a los desafíos epistemológicos de determinadas criaturas exóticas (exóticas para los colonizadores tanto como para los colonizados) en el Nuevo Mundo, para terminar con un cuarto y último capítulo dedicado a Cervantes y su tratamiento de ciertas "forms of anthropomorphism that preceded him before moving these and creating the first embodied animal minds in literature, whereby he incorporated meaningfully and realistically an
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.014 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.008 |
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".