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Record W2216295882 · doi:10.33137/rr.v41i4.9060

'Teach Me This Pedlar's French': The Allure of Cant in <i>The Roaring Girl</i> and Dekker's Rogue Pamphlets

2005· article· fr· W2216295882 on OpenAlexvenueno aff
Miles Taylor

Bibliographic record

VenueRenaissance and Reformation · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicHistorical and Literary Analyses
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans The Roaring Girl de Dekker et Middleton, ainsi que dans les pamphlets délinquants de Dekker, des citoyens respectables de Londres, fascinés par l’argot des bas-fonds de la société jacobéenne, offrent de payer Moll Cutpurse et des libraires, afin de se familiariser avec ce langage marginal. Aujourd’hui, comme à l’époque, on a soutenu que les dictionnaires d’argot avaient pour fonction de contribuer au contrôle des classes désavantagées par les lecteurs des classes dominantes. Toutefois, ces interprétations ne tiennent pas compte des transformations des discours au sujet de ces dictionnaires durant cette période. Au moment où The Roaring Girl est mis en scène en 1611, date séparée par presque un demi siècle des débuts de l’essor de la littérature délinquante, l’exploration des bas-fonds londoniens ne s’explique pas tant par les moyens qu’elle donne d’anticiper et de prévenir la délinquance en la reconnaissant, que par la pure recherche du plaisir des lecteurs. Dekker lui-même affirme que son exploration des faits et méfaits, et de l’argot de la classe criminelle jacobéenne, est amusante à lire pour tout le monde. La fonction de ces explorations n’est donc pas d’éviter de devenir une victime, mais plutôt d’amuser. Ces plaisirs procèdent aussi du lien entre le langage délinquant et le corps grotesque, objet même d’exclusion et de plaisir.

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 categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.899
Threshold uncertainty score0.655

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 studies0.0010.001
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 head0.014
GPT teacher head0.213
Teacher spread0.199 · 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.

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

Citations2
Published2005
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