Bibliographic record
Abstract
Beaucoup de critiques se sont penchés sur les nombreuses métaphores alimentaires que l’on trouve dans l’œuvre de Shakespeare. Cependant, l’esthétique alimentaire qui lui était familière est moins connue. En d’autres termes, quels types de plats un homme du statut social de Shakespeare pouvait-il manger à la fin du XVIe et au début du XVIIe siècle ? Comment le spectre des saveurs, les ingrédients et les techniques culinaires pouvaient-il influencer son état d’esprit ? Quels plats avait-il à l’esprit lorsqu’il pensait à la nourriture ? Cette étude présente la cuisine des Tudors et des Stuarts et vise à montrer que celle-ci avait des préoccupations communes avec celles de l’art dramatique en termes de variété, de polyphonie, de surprises et de traits d’esprit, sans toutefois renoncer à une certaine simplicité quant au choix des matériaux et des ingrédients utilisés. Ainsi, dans son recours aux métaphores se référant ou non à la nourriture, Shakespeare était fortement influencé par les arts de la table dans ses choix esthétiques.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.003 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".