Medieval Sensibilities. A History of Emotions in the Middle Ages
Notice bibliographique
Résumé
What do we know of the emotional life of the Middle Ages? Though a long-neglected subject, a myriad of sources - spiritual and secular literature, iconography, chronicles, as well as theological and medical works - provides clues to the central role emotions played in medieval society. In this work, historians Damien Boquet and Piroska Nagy delve into a rich variety of texts and images to reveal the many and nuanced experiences of emotion during the Middle Ages. From the demonstrative shame of a saint to a nobleman's fear of embarrassment, from friendship among monks to suffering in imitation of Christ, from the enthusiasm of a crusading band to the fear of a town threatened by the approach of war or plague, the examples are countless. Boquet and Nagy show how these outbursts of joy and pain, while universal expressions, must be understood within the specific context of medieval society. During the Middle Ages, a Christian model of affectivity was formed in the ‘laboratory’ of the monasteries, one which gradually seeped into wider society, interacting with the sensibilities of courtly culture and other forms of expression. Bouqet and Nagy bring a thousand years of history to life, demonstrating how the study of emotions in medieval society can also enable us to understand better our own social outlooks and customs. Medieval Sensibilities will be of great interest to students and scholars of the Middle Ages, as well as to general readers interested in new perspectives on the past.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,025 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».