Notice bibliographique
Résumé
Is't not a fine sight, to see all our children made interluders? Do we pay our money for this? We send them to learn their grammar, and their Terence, and they learn their play-books? Ben Jonson, The Staple of News , Third Intermean, lines 42–4 Before the days of universal compulsory education, a fairly recent phenomenon in Western societies, a minority among European national populations was literate, and in England in Shakespeare's and Jonson's time only a small proportion of those male children who were taught first to recognize letters, then more complex reading and to write, went on to the rigorous process of ‘learning their grammar’, in Latin, beginning at around the age of eight, and continuing for about eight years. Following the completion of grammar school an even smaller percentage of adolescent young men might then attend one of the two universities for several years, many of them leaving without taking a degree, the last path followed by Thomas Heywood, Thomas Middleton, and perhaps also Ben Jonson. Other dramatists – Christopher Marlowe, Robert Greene, John Lyly, George Peele, and John Fletcher, to take fairly eminent names – held Oxford and Cambridge degrees, while Francis Beaumont studied at Gray's Inn, one of the inns of court, collegiate communities of lawyers and law students in London which collectively have been called England's third university of the period, and which, incidentally, provided a significant source of patronage for the commercial theatre of the city.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,022 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,004 |
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 ».