Describing the Enemy in the First Crusade: The Rhetoric of Innumerable Hosts
Notice bibliographique
Résumé
This article explores the rhetorical and ideological function of the motif of innumerable enemy hosts in Latin accounts of the First Crusade. Drawing on eyewitness narratives such as the Gesta Francorum, Peter Tudebode’s Historia de Hierosolymitano itinere, Raymond of Aguilers’s Historia Francorum qui ceperunt Iherusalem, and Fulcher of Chartres’s Historia Hierosolymitana, the study demonstrates that descriptions of the enemy as overwhelmingly numerous were not factual reports but deliberate literary strategies. These hyperbolic portrayals served to frame the Crusaders’ military efforts as miraculous, divinely sanctioned triumphs of the few against the many. The article traces the biblical roots of this motif, focusing particularly on narratives such as the defeat of the Midianites by Gideon (Judges 7–8) and King Asa’s battle against Zerah the Ethiopian (2 Chr 14), and explores its development in medieval Christian exegesis, notably in the works of Gregory the Great and Hrabanus Maurus. The enemy’s multitude is further emphasized through ethnic catalogues, which function to reinforce perceptions of otherness and chaos in contrast to Christian unity and divine favour. The study argues that these narrative patterns reflect a shared topos that shaped medieval perceptions of the Crusades, while also contributing to the formation of a mythologized collective memory in Latin Christendom.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,033 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».