Bibliographic record
Abstract
Deux harangues ont été composées pour la bataille de l’Étendard (22 août 1138). Elles sont attribuées par Henri de Huntingdon, à Raoul Novel évêque des Orcades et, par Ælred de Rievaulx, à Gautier Espec, seigneur de Helmsley. Il faut absolument y ajouter les propos de Toustain, archevêque d’York, que rapporte Richard d’Hexham. Même s’il serait absurde d’y rechercher les retranscriptions exactes de paroles qui auraient été, effectivement, prononcées telles quelles, la voix des orateurs de chair paraît, pour une fois dans ce sous-genre historiographique des oraisons guerrières, imprégner celle des orateurs de papier.Mis en parallèle et associés au témoignage d’autres chroniques, ces discours nous autorisent à appréhender la mise en œuvre d’une prédication politico-militaire d’assez vaste ampleur et à large destination, puisqu’elle permit la mobilisation des nobles et des contingents plus populaires des paroisses. C’est toute une campagne de propagande qui se révèle, si l’on considère l’ensemble des mentions de prises de paroles. Elle joua un rôle déterminant dans la victoire anglo-normande finale, en masquant les tensions internes au groupe aristocratique anglo-normand et en présentant le camp écossais comme celui de la sauvagerie face au camp anglais de l’ordre et de l’Église.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.002 |
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".