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Enregistrement W4301630548 · doi:10.1353/phx.2014.0043

FAIRYTALES AND MAKE-BELIEVE, OR SPINNING STORIES ABOUT POROS AND PENIA IN PLATO'S SYMPOSIUM: A LITERARY AND COMPUTATIONAL ANALYSIS

2014· article· en· W4301630548 sur OpenAlexvenueno aff
M. Johnson, H. Tarrant

Notice bibliographique

RevuePhoenix · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueClassical Philosophy and Thought
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMythologySpinningLiteraturePhilosophyEpistemologyArtEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is a two-fold study of the <i>muthos</i> of Poros and Penia as narrated by Diotima to Socrates at <i>Symposium</i> 203b1–204a6. The first part employs several features of traditional literary analysis while the second part employs computation stylistics through a study of the most routine elements of vocabulary. Both approaches have been utilised in order to examine the genre of the passage and to present a combined interpretation, privileging a reading of it as an example of an inspired voice that employs the seemingly simple narrative structure of folk- or fairytale to convey a particularly significant and complex meditation on the nature of Eros/<i>eros</i>. This combined approach not only suggests an underlying importance of the narrative that modern readers (or even ancient readers who despised fairytale) might miss, but also demonstrates that what may be “regarded” or “sensed” as a piece of narrative belonging to a particular genre—in this instance, fairytale—can be studied with the aid of quantitative data that complements the qualitative approach of traditional literary analysis.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,415
Score d'incertitude au seuil0,458

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,221 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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