Notice bibliographique
Résumé
There seems to be an insatiable demand for biographies of early Roman emperors, with Nero unquestionably heading the list. The last decade or so has seen Miriam T. Griffin's authoritative Nero: the End of a Dynasty (1985, reprinted 2001), Edward Champlin's individualistic and often inspired Nero (2003) and, for the general reader, Jürgen Malitz's Nero (2005) and David Shotter's own Nero (1997, reprinted 2005) in the “Lancaster Pamphlets” series. Is there a case for yet another book on the same emperor? Shotter's new volume does indeed meet a clearly identifiable need. It is aimed at a non-specialist readership, but unlike Malitz's book and Shotter's own earlier biography, both in series that dictated summary treatments, this volume recognizes an essential truth about the classical world: that there are very few topics not vexed by scholarly disputes and that there are few undisputed “facts.” This holds especially true for a colorful figure like Nero. Commendably, Shotter here provides non-specialist readers with proper notes and references, as well as with extensive bibliographical information, essential tools for the proper understanding of the contentious issues raised. While the label “popularizer” might be attached to him, it carries no stigma, since Shotter underpins this role with a raft of published scholarship on early imperial history.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,009 |
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 ».