Into the Wilderness: The Fleeing Figure in Early Modern Heroic Poetry
Notice bibliographique
Résumé
All the major epic poems from the Renaissance include a marginalized character who tries to escape from the action. The fleeing figure appears in Ludovico Ariosto’s Orlando furioso, Torquato Tasso’s Gerusalemme liberata, Edmund Spenser’s The Faerie Queene, John Milton’s Paradise Lost, and his Paradise Regained. Each iteration of the fleeing figure trope gets a little closer to attaining freedom from their oppressive social contexts until the limitations of the epic/romance polarity are finally dismissed in Milton’s brief epic. This study identifies the fleeing figure trope in early modern epic romance poetry as a site of resistance against imperial discourse and explores how its development eventually undermines the epic genre. The retreat of marginalized, chivalric romance characters from their epic narrative contexts can be understood as a rejection of consumptive narratives that are hostile to the individual subject. This research draws upon Lacanian psychoanalytic theory and David Quint’s theories of epic continuity and the tension between epic and romance (Epic and Empire, 1983) to identify and trace the generic mediation of imperial epic and chivalric romance through early modern heroic poetry. As each successive poem moves further away from polarizing gender constructs, the evolving feminist critique of heroic narratives that movement represents leads to the absolute rejection of imperial discourse. This research traces the mediation between imperial narratives and individual autonomy through the maturation of heroic poetry as it outgrows the limitations of simplified gender assumptions.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,020 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».