Une prosopographie des Italiques à travers les sources littéraires romaines : quels enseignements ?
Notice bibliographique
Résumé
Cet article analyse l’apport des sources littéraires à la connaissance des Italiques. Il se concentre sur la région des Abruzzes, dans laquelle une recherche prosopographique a permis de recenser vingt Italiques ayant vécu entre le début du Ve siècle av. J.-C. et la Guerre Sociale. Il examine d’abord les contextes et les motifs d’apparition de ces noms dans les sources littéraires. Des noms apparaissent dans deux contextes très différents : lors de guerres où ces peuples servirent comme alliés de Rome et où certains de leurs plus illustres représentants auraient fait assaut de uirtus ; lors de la Guerre Sociale, en raison de l’âpreté du conflit et de l’entretien de la mémoire familiale par ceux qui parvinrent à intégrer l’aristocratie romaine une ou deux générations plus tard. L’analyse porte ensuite sur la répartition des occurrences en fonction des types de sources littéraires, s’arrêtant en particulier sur la surreprésentation des occurrences chez Orose et par Silius Italicus et sur leur sous-représentation chez les auteurs de langue grecque. Il aborde enfin le regard que ces Italiques des Abruzzes portaient sur Rome.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».