Notice bibliographique
Résumé
At the end of Sevastopol in May , Tolstoy makes a famous claim, central to his fiction and startling in its simplicity and boldness: “The hero of my tale, whom I love with all the strength of my soul, whom I have attempted to depict in all of his beauty, and who was, is and will always be sublime, is the truth.” In notes to War and Peace a decade or so later, he wrote: “I was afraid that the necessity to describe the significant figures of 1812 would force me to be governed by historical documents rather than the truth.” But what did Tolstoy mean by “truth” in works of fiction which have, since Aristotle, been understood to describe not what is but what might be? Given that both works contain this Tolstoyan truth, it makes sense to search for it in their intersection. At first, this approach may seem unpromising, however. Sevastopol in May , a feuilleton, focuses on the day-to-day life of a few “randomly chosen” soldiers during a short period of time in an enclosed space. War and Peace , set entirely in the past, sprawls over multiple characters and huge chunks of time and space. In other ways, however, Sevastopol Sketches and War and Peace are quite similar. Both are constructed of “real” material taken from life (and especially from Tolstoy’s biography), while that same material is fitted into a context that disguises its provenance. Tolstoy was in Sevastopol.
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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 | 0,000 | 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 | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».