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Enregistrement W4238474219 · doi:10.1525/rh.2015.33.3.276

La rhétorique de l'exemple dans les <i>Harangues militaires</i> de François de Belleforest

2015· article· fr· W4238474219 sur OpenAlexaff
John Nassichuk

Notice bibliographique

RevueRhetorica · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical and Literary Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'édition du recueil de harangues militaires que François de Belleforest fit paraître en 1572 propose la version française, augmentée de plusieurs textes récents, de l'original italien de Remigio Nannini. Or, la compilation, traduction et réécriture des exemples narratifs puisés à même une belle variété de textes antiques et contemporains, ne constituent guère des procédés inhabituels dans l'activité du polygraphe commingeois. Pendant les dernières années du règne de Charles IX en effet, Belleforest multiplie les publications d'œuvres historiques, tendance qui relève vraisemblablement d'une visée à caractère pédagogique et dont l'initiative ne se limite pas à la production de textes narratifs, sources d'enseignements pratiques et moraux, mais embrasse également les procédés de la persuasion délibérative et de la diplomatie. L'importante introduction qu'il attache à son texte livre une explication lumineuse sur cette opération didactique. Au lieu de proposer au lecteur qui souhaite se former à l'éloquence officielle une collection de préceptes abstraits, le compilateur lui offre une matière digne de susciter son admiration, voire un modèle à contempler. En mettant ainsi en valeur cette matière copieuse comme un véritable objet d'étude, Belleforest se rapproche de Quintilien qui conseille à l'orateur apprenti d'examiner plusieurs discours de grands orateurs saisis dans leur contexte originel. Afin d'orienter son lecteur studieux, il évoque dans l'introduction le principe ancien de l'evidentia, hérité de l'Institution oratoire, selon lequel il s'agit de mettre devant les yeux des auditeurs une image claire et détaillée, et dont l'objet privilégié demeure justement le récit historique.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,009
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,255 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2015
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