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Record W2019452931 · doi:10.7202/018100ar

Le rôle du verset lors de la transition du grand poème au petit poème en prose, dans les années 1830-1840 en France : pertes et profits

2008· article· fr· W2019452931 on OpenAlexvenueno aff
Carla van den Bergh

Bibliographic record

VenueÉtudes littéraires · 2008
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicDiverse Cultural and Historical Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans les années 1830-1840, la poésie biblique connaît une recrudescence en France. Durant ces mêmes années, la poésie en prose aboutit à la cristallisation du petit poème en prose, comme l’a montré Nathalie Vincent-Munnia. De la rencontre de ces deux tendances dérive déjà le poème en prose biblique, dont Christian Leroy a exposé la tradition de simplicité depuis Télémaque . La nouveauté réside dans l’attention portée au verset comme forme possible du poème en prose, dans la tradition du poème en prose biblique, mais aussi dans les tâtonnements formels et critiques autour du petit poème en prose. Le verset parvient-il à s’imposer comme forme inédite d’un genre nouveau de poème ? Ou son usage doit-il s’inscrire exclusivement dans le genre du grand poème ? N’est-il pas voué par son origine à porter des connotations éthiques pouvant être reversées à un usage polémique ou politique ? Une quête du verset se fait jour à cette époque. Dans la pratique, le verset se définit, d’une part, par le parallélisme, dans les pastiches bibliques, et, d’autre part, par un rythme hérité de la prose nombreuse, dans des oeuvres qui le marquent cependant de leur sceau didactique. Dans la critique littéraire, le verset apparaît comme une catégorie opératoire destinée à mettre en valeur un nouveau type de petit poème en prose. Identifié comme une forme brève et rythmée, le verset va dépendre, pour sa consécration, de l’évolution des genres de niveau supérieur.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.784
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0030.003
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.019
GPT teacher head0.236
Teacher spread0.217 · 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 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

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Published2008
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