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Enregistrement W4288067849 · doi:10.5539/res.v14n3p55

Sallust’s Motivation and Cicero’s Influence in the Writing of the Bellum Catilinae

2022· article· en· W4288067849 sur OpenAlexvenueno aff
Richard J. Lin

Notice bibliographique

RevueReview of European Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClassical Antiquity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCiceroBlameInvectiveClassicsLawPoliticsArtPhilosophyHumanitiesPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 80 BC, at the age of 26, the future Roman statesman Marcus Tullius Cicero defended one Sextus Roscius from accusations of patricide. For Cicero, the stakes were high for challenging such a strong accusation, as patricide was seen as a horrific crime in the public eye of Rome. For one, if Cicero were to lose his defense, he would be the one to blame for Roscius’ consequential harsh punishment, Poena Cullei. Reserved only for patricide, this type of sentence involved wrapping the perpetrator’s head in wolf skin and their beaten body sewn into a sack with live animals—namely snakes, dogs, chickens, and monkeys; only then was the body bag thrown into the water, preventing the traditional and honorable burial that most Romans had.1 Furthermore, Cicero decided to blame the murder on some men with close relations to Sulla, the dictator of the republic and an influential man easily able to silence him. Ultimately, the amateur lawyer won his first public case and used its high stakes to bring himself public recognition. Cicero acknowledges this in one of his works: Itaque prima causa publica pro Sex. Roscio dicta tantum commendationis habuit ut non ulla esset quae non digna nostro patrocinio videretur (“My defense of Sex. Roscius, which was the first public cause I pleaded, met with such a favorable reception, that I was looked upon as an advocate of the first class, and equal to the greatest and most important causes”).2 This fame kickstarted Cicero’s public career, facilitated his rise to consulship in 63 BC, and foreshadowed one of the most notable events of his political career: the Catilinarian conspiracy.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,012
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,281 · 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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