Published July 19, 2024 | Version 1.0.0
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Datenset zur phylogenetische Analyse des Stämme-Diagramms im 'Compendium Historiae'

Description

V.1.0.0 dieses Datensets entstanden im Rahmen der DHd25 Einreichung "Phylogenetische Überlieferungsanalyse mit Feature-Matrizen zur Bild- bzw. Diagrammbeschreibung. Ein Versuch an den Handschriften des ‘Compendium Historiae’ (12. Jh.ff)."

  • Tribes_Feature_Collection.csv: CSV Export der in Google Sheets erfassten Feature Matrix
  • Tribes_Nexus.nex: Aus dem CSV Export entstandenes Nexus file zur Benutzung in Software wie PAUP*, Splitstree etc. 
  • Tribes_Splitstree.tree6: Splitstree Projektdatei 
  • Tribes_NJ.svg: SVG Export aus Splitstree (mit Neighbour-Joining Algorhitmus)
  • Tribes_UPGMA.svg: SVG Export aus Splitstree (mit UPGMA Algorhitmus)

 

Abstract der Einreichung: 

Der Beitrag stellt den Einsatz phylogenetischer Methoden zur Analyse der handschriftlichen Überlieferung des "Compendium Historiae in Genealogia Christi" von Peter von Poitiers (12. Jh.) vor. Das Werk umfasst neben einer Darstellung der Genealogie Jesu Christi in der Form eines “Graphen” auch den Knoten zugeordnete und frei positionierte Textabschnitte, Diagramme und Illustrationen. Aufgrund der multimodalen Natur des "Compendium" sind traditionelle stemmatologische Methoden unzureichend, da diese "Leitfehler" identifizieren müssen, ein Konzept, das bei den diagrammatischen Komponenten nicht anwendbar ist. Am Beispiel des “Stämme-Diagramms” demonstrieren wir die (noch explorative) Anwendung computergestützter Methoden der evolutionären Biologie, die bereits umfassend im textuellen Bereich und in geringerem Maße für die Entwicklung des kulturellen Erbes genutzt werden. Dieser Ansatz arbeitet auf quantitativer Ebene und basiert auf binären Matrizen diskreter Varianten, die das Vorhandensein oder Fehlen ausgewählter Merkmale beschreiben. Mit unserer Arbeit zeigen wir die bereits erzielten vielversprechenden Ergebnisse und reflektieren gleichzeitig über den epistemologischen Wert der Methode.

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Tribes_Feature_Collection.csv

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