MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7112499592

Between Horror and Hope : The construction of Image of the Mongol in Western Medieval Art

2018· article· fr· W7112499592 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

Venuetheses.fr (ABES) · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEurasian Exchange Networks
Canadian institutionsnot available
FundersUniversity of TorontoUniversity of Oxford
KeywordsMartyrPaintingMiddle AgesPeriod (music)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’apparition de l’image du Mongol dans les peintures italiennes est un phénomène particulier et marginal aux XIIIe et XIVe siècles. Notre thèse s’interroge et analyse comment les artistes représentent cette nouvelle image de l’autre, si étrangère et siimpensable, et considère la formation et la transformation des images dans différents contextes. L’image du Mongol s’inscrit dans l’histoire transculturelle qui correspond à la période de la Pax Mongolica s’étendant entre 1250 et 1350. Après la conquête mongole, l’Empire mongol construisit une période de paix dans le vaste territoire de l’Eurasie. L’autorité mongole fit un grand effort pour faciliter les routes commerciales, elle construisit un réseau de routes qui permit aux marchands, ambassadeurs et missionnaires de circuler facilement entre l’Europe et l’Asie. A partir de ce moment, les figures mongoles, comme image d’altérité, pénètrent, d’une manière anachronique, dans les narrations évangéliques, comme l’Adoration des mages, la Crucifixion, la Pentecôte et la Résurrection. Elles ne jouent pas toujours un rôle péjoratif, mais changent leur image selon les contextes et les moments : elles ont été représentées comme Gog et Magog à la fin des temps, soldat partageant la tunique du Christ, spectateur et témoin devant le martyr et la Crucifixion, et rois orientaux adorant l’enfant Jésus. Tout cela constitue, dans une certaine mesure, une image oscillatoire qui crée une tension entre la terreur et l’espoir. Notre thèse tente de penser cette complexité du contexte dans la représentation de la figure mongole et dans ce processus, de démontrer comment l’image donne, à son tour, une visibilité des mentalités de la fin du Moyen Âge.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
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: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.013
Threshold uncertainty score0.027

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0060.015
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0000.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.027
GPT teacher head0.299
Teacher spread0.272 · 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
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2018
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venuetheses.fr (ABES)Same topicEurasian Exchange NetworksFrench-language works237,207