Notice bibliographique
Résumé
Like her Sophoclean predecessor, ps-Seneca’s Deianira kills her husband by mistake, sending him a robe that poisons him rather than restores his affections. Allusions to the words of vengeful protagonists—particularly Medea and Juno in Seneca’s Medea and Hercules Furens —complicate Deianira’s character with the models of deliberate killers. Deianira’s choice, to pursue anger or desire, is also a choice between the genres of tragedy and elegy, and in this respect ps-Seneca revisits the ironic mode distinctive of Ovid’s Heroides and of the Senecan tragedies that reappropriate their tragic material. Comme l’héroïne sophocléenne avant elle, la Déjanire du pseudo-Sénèque tue son mari par erreur, en lui envoyant une robe qui l’empoisonne au lieu de lui rendre son amour. Des allusions aux discours de protagonistes vengeurs – particulièrement Médée et Junon dans la Médée et l’ Hercule furieux de Sénèque – étoffent le personnage de Déjanire en l’associant à des modèles de tueurs volontaires. Le choix de Déjanire, de poursuivre sa colère ou son désir, est aussi un choix entre les genres tragique et élégiaque et, à cet égard, le pseudo-Sénèque revisite le mode ironique distinctif des Héroïdes d’Ovide et celui des tragédies de Sénèque qui se réapproprient leur matériel tragique.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,008 | 0,021 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».