Les Projets d’« illustration » de la langue vernaculaire et leurs héritages littéraires
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ : Les Projets d'" illustration " de la langue vernaculaire et leurs héritages littéraires - Dante écrivit, peu après Vita nova, en 1305, son De Vulgari eloquentia, texte qui servit de " manifeste ", d'abord aux champions des vernaculaires italiens, ensuite aux défenseurs des langues vulgaires européennes en pleine expansion dès la fin du XIVe siècle. Dante suggérait aux poètes désireux d'" illustrer " leur langue maternelle de composer une oeuvre aussi magnifique que celle de son grand maître romain, Virgile. Une oeuvre sans dénomination générique, mais définie par son vers hendécasyllabe et ses matières " illustres " : salus, virtus, venus. Boccace fut le premier disciple de Dante. Il répondit à l'appel de son maître, en écrivant une oeuvre dédiée à Mars, le tout-puissant dieu guerrier, seul capable d'accorder la gloire éternelle aux pauvres mortels. La Teseida délie nozze d1 Emilia servit de modèle, quelques années seulement après sa parution, aux poètes anglais et français. Chaucer traduisit la Teseida, qui devint " The Knight's Tale ", et l'intégra à ses Canterbury Tales vers 1380. En France, un traducteur anonyme du roi René d'Anjou traduisit à son tour, vers 1460, l'oeuvre épique de Boccace, qu'il intitula Thezeo. Au XVIe siècle, époque déterminante dans l'histoire de la langue française, Anne de Graville " translata de vieil langage en nouveau " le Thezeo qu'elle intitula: le Beau romant des deux amans Palamon etArcita et de la belle et saige Emilia. Cette étude suit le parcours de la Teseida de Boccace d'une langue à une autre, en s'intéressant au projet et au " contre-mouvement" de l'illustration des langues vernaculaires européennes esquissé par le grand poète toscan, Dante.
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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 | 0.001 | 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 | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.005 |
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".