Notice bibliographique
Résumé
In Tolstoy’s time the phrase “popular literature” ( narodnaia literatura , “literature for or of the common people”) subsumed a variety of related products. It included, first, the literature of the people, especially the narrative forms of folklore: heroic songs, fairy tales, religious legends, and the like. Produced and orally perpetuated among the common people themselves, usually by quasi-professional performers, this category of popular literature assumed written or printed form only through the efforts of folklorists and other transcribers of its oral performance. Once such works became known it was not long before stylizations of them followed. These are clearly not “of the people” but imitate as closely as possible the spirit and forms of their models. Stylizations, particularly of the Russian fairy tale, are well represented in nineteenth-century Russian literature. Well-known examples are Pushkin’s Tale of the Fisherman and the Fish ( Skazka o rybake i rybke ), V. F. Odoevskii’s Moroz Ivanovich , S. T. Aksakov’s The Little Crimson Flower ( Alen'kii tsvetochek ), and P. P. Ershov’s The Little Humpbacked Horse ( Konek-gorbunok ). Tolstoy wrote many works, in particular his score or so of Stories for the People ( narodnye rasskazy ) which may be assigned to this category, but, as will appear below, not exclusively to it.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».