Returning to Lady Lumley’s Schoolroom: Euripides, Isocrates, and the Paradox of Women’s Learning
Bibliographic record
Abstract
Dans la mesure où la fin première de l’éducation humaniste était de préparer les jeunes hommes à une carrière publique, les spécialistes de la Renaissance se sont tout naturellement intéressés aux quelques femmes qui, issues de l’élite, avaient pu étudier le latin et le grec : leur éducation a ainsi été présentée, tantôt comme un pur ornement intellectuel, tantôt comme l’instrument d’un exercice indirect du pouvoir. À travers le cas des traductions des classiques de l’Antiquité composées par Jane, Lady Lumley, cet article examine les réactions d’une femme lettrée à l’égard des principes politiques sous-jacents au programme d’éducation humaniste. Principalement connue pour sa traduction de l’Iphigénie en Aulide d’Euripide, Lumley a aussi traduit en latin cinq discours d’Isocrate. Alors que la critique a jusqu’à présent relégué son Iphigénie au simple rang d’exercice d’école, cet article prend l’éducation de Lumley au sérieux, en relisant son Iphigénie à la lumière de ses traductions d’Isocrate, auteur dont les oeuvres était régulièrement inscrites aux programmes de lecture humanistes. L’examen des traductions composées par Lumley, avec les dédicaces qui les accompagnent, révèle ici l’intérêt soutenu de cette dernière, non seulement pour les théories politiques contemporaines (« commonwealth theory »), mais aussi, comme le montre finalement son Iphigénie, pour leurs conséquences à l’égard des femmes.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.020 | 0.033 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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.
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".