Notice bibliographique
Résumé
This book began with a question asked by students in a seminar about Women in the Renaissance. “Why were servants so prominent?” they wondered, reflecting on the anonymous tragedy Arden of Feversham and on the poems of Isabella Whitney. They belonged, as does much of the book, to an era of scholarship which encouraged close scrutiny of subordinate actions. Without the enthusiastic support of students and colleagues at the University of Manitoba, I could never have developed this project: Judith Owens criticized papers and shared research discoveries; John Rempel sent reading lists; George Toles made me take psychological criticism more seriously. For challenging arguments and indispensable information I would also like to thank Adam Muller, Karen Ogden, Arlene Young, Terry Ogden, Jonah Corne, Kathleen Darlington, and Nicola Woolff. Sociologists Charlene Thacker and Raymond Currie introduced me to connections between service and slavery by suggesting studies on Brazil and South Africa. I am grateful to the Shakespeare Association of America for inviting me to chair a seminar on “Slavery in Renaissance Drama”; strong contributions by seminar members opened up a number of exciting new perspectives. I am also much in debt to Lynne Magnusson and Edward McGee for asking me to present a paper to the Elizabethan Theatre Conference exploring my approach. At a crucial early stage, criticism of the project by Scott Macmillin made it seem more promising than I had thought possible.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,426 | 0,233 |
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 ».