Fæhða Gemyndig: Hostile Acts vs. Enmity
Notice bibliographique
Résumé
In 1970 Fred C. Robinson warned of uncritical acceptance of dictionary definitions, asserting that definitions, if assigned incorrectly, “can fix the critical interpretation of a passage in a permanent course of error ” (1970: 99–100). Just such a course of error has happened with the Old English word fǣhþ, commonly defined as “feud, state of feuding, enmity, hostility; hostile act ” (DOE 2007: s.v. fǣhþ, fǣhþu). This traditional definition of fǣhþ is fraught with anachronistic connotations and unquestioned assumptions that unduly influence modern readings of Old English texts. In some instances these connotations and assumptions have only a subtle effect on our readings of a text, but in others they can significantly alter how we read the passages in which the word appears. A systematic examination of how fǣhþ is used in context shows that the word more commonly refers to the final element in Toronto’s Dictionary of Old English’s definition: a “hostile act ” or crime, especially homicide. In poetry, the word is used more expansively, encompassing a spectrum of injuries and bad behaviors, from original sin to boastful boorishness. Yet even in poetry the word is most often used to reference a killing. A second sense of fǣhþ that emerges is the retribution inflicted for such an offense, often collocated with
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,022 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».