García Santo-Tomás, Enrique, ed. Science on Stage in Early Modern Spain. Toronto: Toronto UP, 2019. 296 pp. (ISBN: 978-1-4875-0405-2) [RESEÑA]
Bibliographic record
Abstract
Este libro, de once ensayos escritos en su mayoría por investigadores del Siglo de Oro español, explora la incorporación de innovaciones técnicas de la temprana edad moderna tanto en los espacios escenográficos como en las obras de teatro.Uno de los aspectos más interesantes de este libro es que conecta trabajos de historia de la ciencia, que desde hace unos diez años han replanteado el estudio de la ciencia en España, con investigaciones en el área de literatura y teatro españoles.El resultado es un libro que hace contribuciones importantes al estudio de la ciencia, la literatura y el teatro de la España del Siglo de Oro.No sobra repetirlo.Gracias a los viajes en el Atlántico los portugueses resolvieron problemas de navegación, como el uso de instrumentos y cartas de navegación.Las motivaciones religiosas que en un principio guiaron las empresas ibéricas en esta región se reorganizaron a lo largo del siglo XV dentro de un marco de motivaciones comerciales e imperiales.En este contexto, la producción de conocimiento se convirtió en una práctica fundamental para establecer y mantener el imperio.En el siglo XVI, la Corona española, siguiendo una idea presentada por un grupo de pilotos, y haciendo eco a prácticas portuguesas, estableció una verdadera cámara de conocimiento en la Casa de la Contratación, el primer centro científico de la Europa moderna.Allí cosmógrafos, pilotos, fabricantes de instrumentos y cartas de navegación recogieron y organizaron información sobre América en forma
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) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.055 | 0.023 |
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".