Patrick Brantlinger (1990), ‘How Oliver Twist Learned to Read, and What He Read’, in Patrick Scott and Pauline Fletcher (eds), Culture and Education in Victorian England, papers from the Bucknell Review, London and Toronto: Associated University Presses, pp. 59-81
Notice bibliographique
Résumé
Perhaps it’s Oliver’s good fortune that, discounting Fagin’s anti school for pickpockets, he never attends any school. Throughout Dickens’s novels, schools are places of tyranny and miseducation. Noah Claypole has been to a charity school, which seems to have taught him nothing but cruelty and low cunning; though appar ently better educated than Oliver, Noah, alias “Morris Bolter,” joins the criminals. But maybe Dickens says nothing about Oliver’s schooling because he takes it for granted. In fact there were schools for pauper children in the late 1830s. Even under the Old Poor Law a pauper schoolmaster might teach in a parish workhouse-a kindly old man fills that role in the first o f the Sketches by Boz. But it was more often the case, as one historian of “schools for the people” wrote in 1871, that “the only sort of information which the [workhouse] young had to interest them, was a rehearsal o f the exciting deeds o f the poacher and the smuggler, or the . . . adventures of abandoned females.” 1 On the other hand, the Benthamite drafters o f the New Poor Law o f 1834 stressed education as the key to eliminating pauperism .2 Yet well into the 1840s little progress was made toward providing adequate workhouse schools. Qualified teachers were nonexist ent, salaries rock-bottom, and classroom conditions wretched.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,007 |
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 ».