Reseña de David Castillo y William Egginton, «What Would Cervantes Do? Navigating Post-Truth with Spanish Baroque Literature», Montreal & Kingston, McGill-Queen’s University Press, 2022, 206 pp. ISBN: 978-0-2280-0815-6
Notice bibliographique
Résumé
En la senda de investigaciones recientes que, en el contexto de la crisis de los estudios literarios sobre la temprana modernidad, abogan por perspectivas más allá de los cultural studies, David Castillo y William Egginton han reunido una serie de trabajos aparecidos en revistas y colectáneas, los cuales han expandido y presentado de forma más o menos orgánica, para dar forma a este volumen.El título es un guiño a una pregunta proveniente del mundo de los comics (What Would Batman Do?), en alusión a la inteligencia del estoico superhéroe que, en un mundo en crisis, puede lidiar con todas las adversidades.Esto explicita, desde el inicio, la condición de guía que se atribuye a la obra cervantina y, por extensión, a la literatura española del siglo XVII en la actualidad.A ello se refiere el subtítulo: en el mundo de la postverdad, en que cuesta distinguir qué es realidad y qué es relato o fake news, los textos del Barroco podrían ser de gran ayuda para adiestrar al sujeto contemporáneo a cómo decodificar los discursos actuales.Esta invitación a desarrollar habilidades de lectura crítica es compartida, por ejemplo, por un libro como el reciente Knowing Fictions (2021) de Barbara Fuchs, en su análisis de la literatura picaresca, aunque con un planteamiento teórico distinto.A diferencia de este último libro, What Would Cervantes Do? toma como punto de partida el contexto histórico y cultural de la temprana modernidad, estableciendo
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,011 |
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 ».