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Record W1979183280 · doi:10.7202/014356ar

Soil and Sublimity in Childe Harold’s Pilgrimage

2006· article· fr· W1979183280 on OpenAlexvenueno aff
Michael Edson

Bibliographic record

VenueRevue de l’Université de Moncton · 2006
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicTravel Writing and Literature
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article commence par une brève description des moyens par lesquels la terminologie et les conventions régissant la description de paysages sublimes informent le discours géologique de la fin du dix-huitième et du début du dix-neuvième siècle, tel qu’exemplifié par Theory of the Earth de James Hutton (1789) et Essays on the Theory of the Earth de Georges Cuvier (1813). Je ferai ensuite valoir que les réflexions de Byron sur l’érosion graduelle mais inévitable des empires et des cultures dans Childe Harold’s Pilgrimage et The Age of Bronze montrent une perspective (in)formée par la géologie, et que le sublime, dans ces poèmes, est produit par la rencontre avec les processus historiques et le temps géologique, qui sont vastes, auto-anéantissants et inimaginables. Dans ces poèmes, non seulement la description par Byron de l’être humain fait d’argile renvoie aux origines et au destin ultime de notre substance corporelle, elle associe l’humain (le culturel) à la strate érodée et soulevée par les forces naturelles et incontenables. Dans ces poèmes, les lieux physiques deviennent temporels; les ruines, souvent associées au pittoresque, deviennent sublimes. Elles ne sont pas de terrifiants symboles du transitoire culturel ou de l’insignifiance de l’être humain, mais plutôt des affleurements minéralisés et exposés temporairement dans lesquels le sujet percevant (le narrateur, puis le lecteur par la suite) peut lire le passage du temps et contempler l’éventualité horrifiante de sa propre désintégration et de sa mort.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.775
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.160
Teacher spread0.154 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
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
Published2006
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