The Concept of Empire in the Elizabethan Literature: Reading Persia in Sidney’s Apology for Poetry and Marlowe’s Tamburlaine Plays
Notice bibliographique
Résumé
The Elizabethan literature was fascinated by the representations of ancient and contemporary Persian Empire, as well as the figures like Cyrus the Great. The main historical sources about Persia that the English writers used, beside the Old Testament, were the writings of Xenophon and Herodotus. However, it was Xenophon that caught the attention of two prominent Elizabethan: Sir Philip Sidney and Christopher Marlowe. Their use of Persian images and figures in their texts was as an act of opposition to the Tudor foreign policy that supported Anglo-Ottoman ties in the 1570s and 1580s. The researchers, therefore, aim to analyse the anti-Ottoman discourse by using Persian Empire and identity in Sidney’s An Apology for Poetry (1595) and Marlowe’s Tamburlaine the Great plays (1590) by applying comparative analysis and close reading. The researchers, moreover, explore the way in which the Sidney’s and Marlowe’s aesthetic engagements aim at the initiation of the project of English empire-building based upon the Achaemenid and Safavid Persia along with representation of Persians as an imaginatively alternative self for the English people.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,006 | 0,027 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».