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Record W2040768126 · doi:10.7202/1006444ar

De « l’onneur et louenge des femmes »

2011· article· fr· W2040768126 on OpenAlexvenueno aff
Deborah McGrady

Bibliographic record

VenueÉtudes françaises · 2011
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au début du xve siècle, Christine de Pizan participe à un débat déjà en cours sur l’importance littéraire de Jean de Meun. Si les lettres qu’elle adresse à ses adversaires se plaisent à souligner que cet auteur ne mérite aucun éloge, les versions textuelles de ce débat produites entre 1402-1403 redéfinissent dans son ensemble l’enjeu du débat. En effet, Christine affirme dans les versions qu’elle a supervisées que ses interventions dans le débat n’étaient motivées que par son intention d’oeuvrer pour « l’onneur et louenge des femmes ». Aussi en appelle-t-elle au public pour la soutenir dans cette entreprise. Cet article s’appuie sur les travaux de Pierre Bourdieu concernant la formation et la mise en oeuvre des codes culturels ou des « goûts » afin d’examiner la manière dont Christine a formulé son argument en remodelant les critères d’évaluation de la littérature vernaculaire. Il s’agira d’abord d’analyser le mécanisme de l’échange entre l’auteure et ses adversaires avant de s’intéresser à la mise en oeuvre textuelle de ce débat épistolaire en portant un intérêt particulier à l’addition des deux dédicaces qui introduisent le Débat. Cette approche nous permettra de comprendre les différents axes poursuivis par Christine afin de former non seulement une communauté qui lira le débat comme un appel à la défense des femmes, mais qui répondra par un appel aux futurs éloges collectifs, tels que le Livre de la Cité des dames qui sera terminé par l’auteure trois ans plus tard.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.051
Threshold uncertainty score0.101

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.011
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0120.017
Scholarly communication0.0060.005
Open science0.0010.005
Research integrity0.0040.009
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.002

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.

Opus teacher head0.083
GPT teacher head0.246
Teacher spread0.162 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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

Citations3
Published2011
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