Implied Ethics in the <i>Adagia</i> of Erasmus: An Index of <i>Felicitas</i>
Bibliographic record
Abstract
Même si, au sein de la masse touffue des Adages, l'attention est principalement centrée sur la philologie et la rhétorique, Érasme reste profondément attiré par les thèmes éthiques. Toutefois, ces thèmes éthiques ou moraux se perdent facilement dans le vaste arsenal de cette compilation de proverbes. Comme Érasme lui-même et plusieurs de ses lecteurs l'ont fait remarquer, l'ouvrage se délecte de son propre désordre. Pourtant, les thèmes éthiques ne sont jamais perdus de vue. Comment, dès lors, aborder la question éthique — dans le but, par exemple, de dégager une position claire sur le bonheur ou la felicitas — dans un ouvrage sans ordre apparent, et au moyen d’une forme, le proverbe, qui est surtout un moyen rhétorique? Cet article fait valoir qu’il y a moyen de trouver un sens à un thème, tel celui de la felicitas, à partir des index et des références internes, même si cet ordre n’est jamais érigé en système. Comme la plupart des autres termes moraux des Adages, celui de la felicitas surgit ici et là à travers l'ouvrage, et on peut en suivre la trace grâce à une série de références internes et d'associations d'idées ou de mots qui tout à coup s'ouvrent à la question. La felicitas apparaît dans le contexte de discussions sur le bien-être matériel, l'équilibre personnel, l'amitié et la vie collective.
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 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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".