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Enregistrement W3108668142

Wit and Persuasion in Philosophic Courtiership

2020· article· en· W3108668142 sur OpenAlexaff
Ryan McKinnell

Notice bibliographique

RevueThe Political Science Reviewer · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClassical Antiquity Studies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersuasionRhetoricRhetorical questionPoliticsHatredContext (archaeology)Power (physics)LiteraturePhilosophyEpistemologySociologyPolitical scienceLawArtLinguisticsHistory
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite voluminous ethical writings, the Senecean corpus consists of only two explicit works of political theory, the Apocolocyntosis and De Clementia, which both take both the form of public addresses and relate directly to Seneca’s role as amicus principis. Thus, both the content and the context of these writings represent unique examples of the different rhetorical strategies applied by the philosophic courtier to fulfil their political intention. This essay explores the satirical rhetoric of Seneca’s Apocolocyntosis, with the intention of examining how the farce and obscenity of the satire demonstrates a distinct form of political persuasion. In presenting the deceased Claudius as a bestial, ignoble figure, the satire seeks to impress upon Nero that a similar abuse of power would deny him the adulation he craved and instead earn him hatred and ridicule. Seneca’s Apocolocyntosis therefore offers an inlet for exploring how political satire can serve as a persuasive hortatory speech in reverse and allows us to judge the effectiveness of  witty rhetoric for inducing political change.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,923
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,130
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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