The Influence of Dominic Mancini’s Sympathetic Chronicle in Shakespeare’s Richard III
Notice bibliographique
Résumé
My research looks at Shakespeare’s unsympathetic representation of King Richard III in The Tragedy of Richard III. Shakespeare was not the first to present Richard negatively: sixteenth-century chroniclers such as Robert Fabyan, Polydore Vergil, and especially Thomas More played a significant role in scripting the Tudor Myth that portrayed Richard as a corrupt, disfigured monarch. In my research I have located a chronicle written during Richard’s reign, Dominic Mancini’s 1484 chronicle The Usurpation of King Richard III, which reports favourably of the king. I will show that Shakespeare incorporates events from Mancini’s chronicle, though reshapes that material to support and advance the Tudor bias against the last Yorkist King. In Mancini’s chronicle, for instance, Elizabeth Woodville persuades her husband Edward IV to have his brother Clarence murdered in the Tower; in Act One of Shakespeare’s Richard III, Richard schemes his way to the crown by creating a false prophesy that Edward uses as grounds to murder Clarence. In Shakespeare’s Richard III, Richard uses his physical deformity and his inability to “prove a lover” (I.i.28) to justify his desire to “prove a villain” (I.i.30); Mancini records no evidence or testimony concerning Richard’s body, and the recent 2012 exhumation of Richard’s remains shows no sign of physical deformity other than a slight spinal curvature. Overall this presentation aims to reconstruct the way modern readers and audiences view Richard III, and to question the role that significant literary texts play in reshaping historical narratives.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| 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 | 0,012 | 0,018 |
| Communication savante | 0,009 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».