Notice bibliographique
Résumé
In Tolkien studies, the character of Lúthien Tinúviel has frequently been de- scribed as central to the entire creation of the Eä (i.e. Middle-Earth) universe. As previous scholars have identified, the two major sources of her power are dance and song, which are sometimes described as extensions of her feminin- ity, though this is hotly debated and often outright rejected. Clare Moore, in her 2021 article “A song of greater power,” contends that J.R.R. Tolkien “in- creasingly [...] establishes Lúthien as a figure of power” as the story is written and re-written, wielding song and dance as expressions of self and influence (Moore, 2021, p. 7). Tolkien also “increase[es] her agency and autonomy,” and therefore “presents her as the foremost figure of his entire legendarium by establishing her influence over the history that comes after her,” and part of that power comes from song and dance (p. 7). Following Moore’s close reading work comparing the five major texts that tell the story of Lúthien Tinúviel, I create a corpus for use in R; look at term frequency; create dispersion plots to visualize patterns of occurrences across the various versions of the story; and calculate correlation scores between song variants and dance variants. These are all ways to identify the true sources of her power and their evolutions over the five key manuscripts: The tale of Tinúviel (1917), The Lay of Leithian (1925), Sketch of the mythology (1926), Quenta Noldorinwa (1930), and Quenta Silmarillion (1977). The dispersion plots particularly probe Moore’s argument that the art form of dance gives way to song over time. Lastly, I also consider what weaknesses these R tools bring to studying the Lúthien story, and make suggestions for a text analysis library for Tolkien studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,005 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».