Notice bibliographique
Résumé
From the singer of tales to the art of memory Recitations of oral poetry, oral history, legends, epics and religious incantations always made heavy demands on memory. In ancient Greece, poets and bards would appeal for divine inspiration to help them with their performance. But they did not leave it at that: they also had other means of helping their memory along. The poet Hesiod, as we saw in the last chapter, may have appealed to the goddess of remembrance, but there is no mention of her by Homer, who is not likely to have lived all that long before Hesiod (where ‘Homer’ stands for the person or persons who collected the texts we know as the Homeric epics). Perhaps ‘he’ found the other memory aids at his disposal quite adequate without additional divine help. These aids consisted first of the rhythmic strumming of a musical instrument together with regular variations in intonation, and second of a plethora of mnemonic devices built into the text, such as metre, alliteration, rhyming, repetitive phrasing, formulaic word patterns and so on. However, there is no indication that these aids were ever thought of collectively and explicitly as a mnemonic art. They were ad hoc practical devices that were automatically acquired as part of the training of a bard. Whereas we have to infer the operation of these mnemonic devices from the practice of oral recitation, explicit didactic texts on mnemonics become available after the advent of literacy.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,003 | 0,029 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».