Le Champ de la poésie en France au XVI <sup>e</sup> siècle: constantes et mutations
Bibliographic record
Abstract
Depuis 20 ans, les travaux universitaires ont oeuvré à la réévaluation des grands poètes (de Marot à d’Aubigné, en passant par la “Pléiade”), notamment par l’édition nouvelle ou la réédition de leurs Œuvres complètes. Simultanément, de nouvelles enquêtes ont sorti de l’oubli les poètes minores, dont l’œuvre étudiée permet de mieux baliser le paysage littéraire du XVIe siècle. À côté des auteurs et des œuvres, perçus dans le contexte politique, socio-économique et culturel (les figures du poète “courtisan”, de l’auteur “carriériste”, et du fidèle engagé dans la querelle religieuse), les travaux récents s’intéressent aux sens et à la poétique des œuvres (les genres et les formes). Nombreuses sont les études qui ont ainsi mis au jour l’importance des voix féminines de la poésie, des supports de la diffusion des textes (manuscrits, imprimés…) ou qui rappellent le fondement lyrique et musical du champ poétique.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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.
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 teacher head, 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".