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Record W2527557273 · doi:10.7202/1037384ar

« Musa levis gloria magna » : la recusatio chez les poètes élégiaques des Lumières

2016· article· fr· W2527557273 on OpenAlexvenueno aff
Stéphanie Loubère

Bibliographic record

VenueTangence · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicHistorical and Literary Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les cheveux flottants, l’élégie a traversé les siècles de sa démarche inégale, et fait résonner ses chants déliés sans jamais se fixer en un lieu. Comme son inspiration, ses inflexions sont vagabondes mais reconnaissables à leur étrange façon d’imposer leur légèreté avec une morgue discrète. Peu de formes poétiques ont poussé aussi loin l’art de cultiver l’indécision sur l’ambition qu’elles poursuivent : à l’âge classique, l’élégie reste le genre insaisissable apparu lorsque les poètes antiques ont brigué une gloire en dehors de la grande tradition héroïque et donné au roman du coeur ses lettres de noblesse poétiques. Ses diverses métamorphoses et les débats qui ont accompagné sa survie littéraire n’ont jamais effacé cette ambiguïté constitutive, qui fait d’elle un genre en quête de reconnaissance dans un système de hiérarchie qu’elle contribue, de par son existence même, à renverser. C’est ainsi qu’au xviii e siècle, l’élégie a participé de près à l’effervescence problématique de la poésie, en un siècle dont la métromanie peut se comprendre à la fois comme signe d’une vigueur et comme symptôme d’un déclin. Dans ce contexte, l’élégie a focalisé un certain nombre de questions qui renvoient plus ou moins directement à la « crise de la poésie » qui affecte le siècle.

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)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.943
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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 head0.040
GPT teacher head0.282
Teacher spread0.241 · 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

Citations0
Published2016
Admission routes1
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