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Enregistrement W4385983586 · doi:10.3726/med.2022.01.111

Arvind Thomas, <i>Piers Plowman</i> and the Reinvention of Church Law in the Late Middle Ages. Toronto: University of Toronto Press, 2019. xiv, 267 pp.

2022· article· en· W4385983586 sur OpenAlexaboutno aff
Edwin D. Craun

Notice bibliographique

RevueMediaevistik · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMedieval Literature and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanon lawLawEconomic JusticeMiddle AgesConfession (law)Legal historyPenitentialRestitutionPoetrySociologyLegal educationHistoryClassicsLiteraturePhilosophyTheologyArtPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: As the law and literature movement in law schools reminded us several decades ago and Hans-Georg Gadamer before that, law and literature share much cultural work in common: they tackle some of the same communal problems; they interpret and revise norms for conduct; they evaluate written sources; they weigh what constitutes authority; and they both use and invite similar hermeneutical methods. This is especially so with medieval canon law and Piers Plowman . That capacious dream vision is chock full of forensic elements – trials, lawyerly debates, confessions, penalties, acts of restitution, pardons – and it is studded with so many legal terms and maxims that John Alford compiled a book-length glossary of them. From the late fourteenth century, readers have been interested in the poem’s legal language and its profound rethinking of how society can reach justice, especially in economic transactions. Now Arvind Thomas examines how the B and C versions of Piers understand legal problems somewhat differently from canon law and use legal thought in new ways for different ends, types of what he terms “reinventing” canon law. To do this, he focuses on private sacramental penance, organizing his study around the penitential process: contrition, confession, restitution, and satisfaction.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,171 · 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.

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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