Bibliographic record
Abstract
L’analogie et le langage Arnaut Daniel, troubadour occitan dont l’activité se déroule entre ca.1180-1200, demeure un poète célèbre par la richesse formelle et la densité du contenu de ses vers. Nous essayerons de fouiller à l’origine des métaphores de ce trobador ric de manière nouvelle. Cetarticle se propose de se concentrer sur les analogies entre la valorisation axiologique et la perception, d’une part et la topologie, de l’autre afin d’explorer les cohérences possibles dans le corpus de cansos d’Arnaut Daniel. L’étude présente est une partie d’une analyse plus extensive du langage métaphorique et d’un de ses mécanismes les plus visibles, l’analogie, qui permet d’observer la façon selon laquelle Arnaut arrange son monde intérieur (la vie affective, rationnelle et créative), le microcosme (le milieu anthropomorphe, naturel et courtois) et le macrocosme (non-anthropomorphe, les astres) en couples analogiques et exprime de cette manière leurs rapports. L’approche analogique systématise ainsi les images disparates et multiples à travers les textes d’Arnaut, étale les traits complexes de l’expression poétique individuelle du poète et démontre l’existence desmécanismes logiques, linguistiques et sémantiques qui réalisent l’unité et la systématicité de ses cansos. On assume donc que l’étude sémantique cognitive sur laquelle on s’appuie ici pour analyseret comprendre les analogies et les métaphores arnoldiennes peut éclaircir des points névralgiques du trobar ric, en même temps qu’elle illumine le style et révèle l’originalité d’Arnaut.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".