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Enregistrement W2476529420 · doi:10.1017/cbo9781316091722.075

William Shakespeare, selected works

2016· book-chapter· en· W2476529420 sur OpenAlexaff
William E. Engel, Rory Loughnane, Grant Williams

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2016
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical and Literary Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFolioPerformance artLiteratureArtHenry IV, Holy Roman EmperorHistoryClassicsArt history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

About the author William Shakespeare (1564–1616) is one of the most influential writers of all time. Born and raised in Stratford-upon-Avon, he worked as a poet and as a dramatist and actor in the London theatres. He was a shareholder in the Lord Chamberlain's Men acting company (later the King's Men). Shakespeare retired from writing for the stage in 1613–14. In 1623, John Heminges and Henry Condell published the ‘First Folio’, a collection of thirty-six of Shakespeare's plays. Shakespeare's writings on memory have attracted more critical attention than any other poet of the period, with Hamlet's plaintive question ‘Must I remember?’ (1.2.143) alerting readers to the crucial intellectual and religio-political concerns surrounding issues of memory and remembrance in Reformation England. Shakespeare never refers explicitly to the memory arts (unlike Webster, Jonson and others), but his works show a fascination with how memory functions, individually and socially. For example, in Love's Labour's Lost , Shakespeare repeatedly turns to the mechanics of memory: ‘Begot in the ventricle of memory, / nourished in the womb of pia mater’ (1.1.99–100), ‘Why that contempt will kill the speaker's heart, / And quite divorce his memory from his part’ (5.2.150–1) and ‘A fever she / reigns in my blood and will remember'd be’ (4.3.96–7). Similarly, in The Two Gentlemen of Verona , Shakespeare employs a familiar mnemonic image: ‘Lest, growing ruinous, the building fall, / And leave no memory of what it was’ (5.4.10–11). Such mention of ruins may evoke a wider cultural concern about the English Reformation's break from the Catholic Church, with abandoned monasteries in ruins a familiar sight in the English countryside. A curious episode in Titus Andronicus , where a Goth soldier ‘stray[s]’ from his troop to ‘gaze upon a ruinous monastery’ (5.1.21) once more alerts us to such topical concerns. A formal, deliberate approach to memorisation and remembrance is also often present in his works. Examples include: ‘Blotting your names from books of memory’ (1.1.96) in 2 Henry 6 ; ‘I would forget it fain; / But, O, it presses to my memory, / Like damned guilty deeds to sinners' minds’ (3.2.110–12) in Romeo and Juliet ; ‘Except they meant to bathe in reeking wounds / Or memorise another Golgotha’ (1.2.39–40) in Macbeth ; and ‘Yea, beg a hair of him for memory’ (3.2.131) in Julius Caesar .

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,178

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0530,028

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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