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Record W1563459807 · doi:10.3138/flor.28.006

Catherine la bourgeoise et la veuve anonyme d’Orléans. Des femmes chez le notaire en 1437

2011· article· fr· W1563459807 on OpenAlexaffvenue
Kouky Fianu

Bibliographic record

VenueFlorilegium · 2011
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMedieval and Early Modern Justice
Canadian institutionsUniversity of Ottawa
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Évoquer Margaret Wade Labarge (Polly, comme elle se faisait appeler) signifie, pour la médiéviste que je suis, rappeler son intérêt constant pour le genre féminin et la place des femmes dans la société médiévale. Sa contribution en ce domaine a largement débordé la sphère académique, comme en témoignent les personnages féminins du roman à succès Les piliers de la terre : c’est bien à Polly que l’auteur, Ken Follett, fit appel lorsqu’il eut besoin d’une spécialiste pour donner forme à ses héroïnes pendant qu’il écrivait son livre, entre 1986 et 1989. Polly était bien placée pour offrir cette expertise. Non seulement elle étudiait les femmes au Moyen Âge, mais surtout, elle les approchait comme autant de destins particuliers, privilégiant un regard attentif, personnel, presqu’affectueux, sur leur vie ou leurs écrits, leur donnant vie aux yeux de ses lecteurs. C’est en allant dans ce sens que je souhaite à mon tour lui rendre hommage, en observant des femmes en action, plus spécifiquement celles qui se présentèrent devant le notaire Pierre Christofle à Orléans en 1437. Nobles, bourgeoises, artisanes et agricultrices sont entrées dans son registre, témoignant de leur rôle dans la société orléanaise. On les voit, comme Polly les présentait, participer à la vie économique ou à l’éducation de leurs enfants, se marier ou se remarier, œuvrer à côté de leur mari, prendre sa succession, soucieuses de protéger leurs intérêts et ceux de leur famille, agir au sein de réseaux de crédit ou de solidarité.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.850
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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.

Opus teacher head0.066
GPT teacher head0.306
Teacher spread0.240 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2011
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