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Enregistrement W4280595594 · doi:10.33137/rr.v44i4.38644

Allegory and the Matter of Poetics: Dante as a Case Study in Giovanni Boccaccio’s and Leonardo Bruni’s Perspectives

2022· article· en· W4280595594 sur OpenAlexvenueno aff
Johnny L. Bertolio

Notice bibliographique

RevueRenaissance and Reformation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueRenaissance and Early Modern Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAllegoryPoeticsLiteratureMythologyPoetryMeaning (existential)Order (exchange)SWORDCraftArtHumanismPhilosophyCharacter (mathematics)Reading (process)TheologyVisual artsEpistemologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The question of whether or not to read poetry through an allegorizing lens had significant implications in the Middle Ages. The identification of allegories in a poetical text was highlighted by early supporters of poetry as the primary means of legitimizing the craft; regardless of whether a poet quoted a pagan god or a mythological figure, the true challenge was to find the real meaning beneath the surface. This approach—one embraced by Giovanni Boccaccio—offered a wealth of samples to the earliest readers of Dante’s Divine Comedy. At the end of the fourteenth century, some humanists started to call into question the theological stance on which the allegorical interpretations were based. In order to promote the autonomous status of poetry, literati of the calibre of Leonardo Bruni maintained that allegory was a double-edged sword. Inspired by Plato’s refusal of allegory, Bruni encouraged the reading of literary texts free from the restrictions of a theoretical superstructure. For proponents of these opposing tendencies, Dante represented a true case study, for he was both a theorist and a poet in his own right and could therefore nourish the reflections formulated by both camps.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0290,050
Communication savante0,0150,009
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0100,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,223 · 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
Publié2022
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