Impatient Griseldas: Women and the Perpetration of Violence in Sixteenth-Century Glasgow
Notice bibliographique
Résumé
In her 1986 overview of medieval women’s lives, Margaret Wade Labarge drew attention to women’s verbal assertiveness. Since then, there have been many innovative studies of medieval and early modern women’s ‘disorderly speech,’ studies which have greatly advanced our understanding of premodern gender relations, dynamics of household and community, and gendered expectations of behaviour. However, women made use of their fists as well as their tongues: insults could all too easily lead to blows. Until recently, less attention has been paid to women’s physical assaults on their opponents, perhaps because the ratio of women to men involved in physical violence has historically been lower than that involved in verbal violence. As Garthine Walker has pointed out, the quantification common in historical studies of crime can result in a tendency to ignore women’s experience: “What tends to happen is that women are counted, and being a minority of offenders, are subsequently discounted as unimportant.” Most studies of violence in medieval and early modern Europe have focused on men’s actions, with women appearing primarily as victims of violence rather than as perpetrators. Moreover, examinations of women and crime have tended to focus on actions which have been characterized by modern historians as particularly ‘feminine’: crimes such as infanticide, scolding, and witchcraft.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,023 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».