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Enregistrement W4382726011 · doi:10.28914/atlantis-2023-45.1.09

The Lexical Domains of Ugliness and Aesthetic Horror in the Old English Formulaic Style

2023· article· en· W4382726011 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueAtlantis Journal of the Spanish Association for Anglo-American Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMedieval Literature and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoUniverzita Karlova v PrazeUniversity of GlasgowFilozofická Fakulta, Univerzita Karlova v PrazeDumbarton Oaks Research Library and Collection
Mots-clésStyle (visual arts)BeautyAestheticsPoetryArtCharacter (mathematics)LiteraturePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Even though as of late there has been a renewed interest in the aesthetic ideals in early Medieval England, the conceptualisation and experience of ugliness in Old English sources has been largely neglected. Drawing on the recent research carried out on aesthetic emotions and folk aesthetics, and despite the lack of academic materials on artistic and literary canons of ugliness, the purpose of this paper is to look into the terms that rendered the experience of ugliness and its closest emotional response, aesthetic horror, in order to examine how these are employed in poetic texts. The findings from this study evidence a lack of use of terms for negative aesthetic experience in Old English poetry that suggests that the lexical domain of ugliness and related emotional responses were not fundamental constituents of the Old English formulaic style, while the lexical domain of beauty and its responses were. Additionally, this study highlights the fundamentally moral character of the idea of ugliness.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,466
Score d'incertitude au seuil0,483

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,244 · 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'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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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