Bibliographic record
Abstract
В рамките на дисертационния труд е направен опит за реконструиране на тракийската конница в хронологическия период от V до третата четвърт на IV в. пр. Хр. Темата е разгледана в контекста на проблематиката за въоръжението и военното дело, като изложението е организирано в четири глави: Извори и историография; Конската aмуниция и ездитното снаряжение; Въоръжението на тракийския конник; Конницата. На базата на данните от изобразителните свидетелства, инвентара от гробовете на конници и писмените извори са обобщени спецификите на паноплията на война-конник в Тракия. Предложени са авторски тези свързани с дефинирането на типовете кавалерия отвъд традиционната представа за лека и тежка конница. Появата и утвърждаването на конната войска са разгледани не като еднократно събитие, а в рамките на отделни етапи още от края на VIII, VII в. пр. Хр. Поставен е и акцент върху елементите на конската амуниция (юзди/шпори/апликации/токи и др.). Тракийската конница не е дефинирана като абстрактно понятие обхващащо цялостните предели на тракийското пространство, а е направен опит за разграничаването на конните войски на одриси, гети, трибали, едони и др. Изтъкната е ролята на тракийските конни контингенти, участващи като наемници, които попадат под командването на военачалници в армиите на чужди народи. Въпреки малкото данни са предложени авторски тези свързани с бойния ред, организацията на конницата, тактиката и стратегията, ролята на конницата в градския гарнизон и др. Поставен е акцент и въ
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.005 |
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".