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Enregistrement W4211259383 · doi:10.1017/cco9781139015356.010

Character types

2014· book-chapter· en· W4211259383 sur OpenAlexaff
Ian Ruffell

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2014
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClassical Antiquity Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCharacter (mathematics)Computer scienceMathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a famous fragment of Antiphanes’ Poetry (fr. 189), a character compares the resources available to tragedy and comedy in terms of inherited characters and stories. Mention Oedipus and the audience knows what will happen to him and who the other main characters are; comedy needs to invent everything – names, back-story, situation, crisis. ‘If some Chremes or Pheidon leaves any one of these out, he's whistled off stage’ (20f.). The main focus here is plot, but embedded in this are claims about the use of recurring characters, the audience's knowledge of those characters, their stories and associations. Comedy supposedly lacks these advantages and is forced to rely on its own devices. This is, at best, a half-truth. Middle Comedy, the period of Antiphanes, was a time when Greek comedy was increasingly rooted in typical or ‘stock’ characters – the use of Pheidon and Chremes as shorthand for comic characters is itself an indication. The trend develops further into the strongly type-based drama of Menander and his contemporaries, where stock characters were married to a relatively circumscribed set of plots in which love and/or paternity were a central element, with the overcoming of personal and social barriers the main concern. Such stock characters have been held to be either directly or indirectly, spiritually or actually, the ancestor of character types in one broad strand of popular Western comedy, through Roman comedy on into commedia dell’ arte into (among other things) modern British pantomime and Punch and Judy shows (and other European puppet traditions). Analogies have also been drawn with domestic situation comedy on television.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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