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Enregistrement W4237715958 · doi:10.1017/9781787443273.006

Classical Literature

2018· book-chapter· en· W4237715958 sur OpenAlexaff
John Scattergood

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClassical Antiquity Studies
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Though John Skelton is commonly regarded as a quintessentially English poet, one of his earliest appearances in the literary record (in 1490) involves him with traditions of classical writing and with the act of translation – both narrowly, in the sense of rendering classical texts into English, and more generally, with the ‘carrying over’ of classical culture into England. These associations are significant, and in one way or another would stay with him, in terms mainly of Latin literature, for the rest of his life (Carlson 2016). William Caxton, who had been translating and printing since about 1473/4, expresses some perplexity as to what linguistic register to choose for his English version of the Aeneid , based on a French translation that he had among his papers. What attracted him to the French version were ‘the fayr and honest termes and wordes in Frenshe, whyche I never sawe tofore lyke ne none so playsaunt ne so wel ordred’ (Caxton 1973: 78–81). He thought that a translation would appeal to ‘noble men … as wel for the eloquence as the hystoryes’, but when he looked over the first few pages of his version he became aware that he had adopted some of the ornate vocabulary from the French – he calls them ‘fayr and straunge termes’ – and realised that this gave him a problem with his potential readers: ‘I doubted that it sholde not please some gentylmen whiche late blamed me saying that in my translacyons I had over-curyous termes whiche coude not be understand of comyn peple and desired me to use olde and homely termes in my translacyons.’ Caxton, dutifully, looked at older documents but ‘the Englysshe was so rude and brood that I coude not wel understand it’. It was ‘more lyke to Dutche [German] than Englysshe’. In about 1505, Skelton, through the persona of Jane Scrope, expresses something of the same disquiet about English: ‘Our natural tong is rude’, she says, and she uses adjectives such as ‘rusty’, ‘cankered’ and ‘dull’ to describe it. She says that if she were to attempt to write ‘ornatly’ she would not know where to find ‘termes to serve my mynd’ – because she has no knowledge of classical writing: ‘These poetes of auncynte …

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0110,007
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1220,050

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,275 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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