La mer pourpre : façons grecques de voir en couleurs. Représentations littéraires du chromatisme marin à l’époque archaïque
Notice bibliographique
Résumé
Pourquoi, chez Homère et dans le reste de la littérature préclassique, la mer arbore-t-elle de multiples couleurs (noir, blanc, gris, violet, pourpre,..), sans être jamais bleue ? La réponse à cette question n’est pas à chercher dans un quelconque problème de déficience visuelle, mais bien plutôt dans la nature du regard que les Grecs de l’époque archaïque portaient sur l’étendue marine. En abordant la question philologique par le biais de l’anthropologie historique, on découvre alors que les incohérences et étrangetés apparentes du lexique chromatique grec s’évanouissent. L’article cherche ainsi à montrer que l’analyse des représentations du chromatisme marin dans la littérature archaïque permet de décentrer notre regard et de mettre en lumière la nature des sentiments suscités par la toute puissance de la mer dans l’imaginaire collectif grec.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».