Christine Grieb, Schlachtenschilderungen in Historiographie und Literatur (1150-1230)
Bibliographic record
Abstract
Le livre de Christine Grieb consacré aux descriptions de bataille dans l'historiographie et la littérature médiévales (1150-1230) est issu d'une thèse soutenue à l'université de Ratisbonne en hiver 2013-2014.L'époque traitée correspond à l'apogée de la littérature courtoise.Moments clés de la guerre, les batailles ont particulièrement retenu l'attention des auteurs de l'époque et de l'histoire militaire.C. Grieb entend examiner des aspects qui, jusqu'alors, ont été relativement peu traités par cette discipline.L'objectif n'est pas de reconstruire les événements ou le déroulement réel d'une certaine bataille, mais d'analyser et de mettre en relief les différences et les similitudes entre l'approche historiographique et littéraire de la guerre et de ses moments décisifs.Les deux genres n'entretiennent pas la même relation avec la vérité.Le récit d'un chroniqueur prétend décrire des faits réels : ils peuvent être vérifiés par ses lecteurs, en particulier quand il s'agit d'événements récents.La tradition ou un modèle peuvent imposer certaines limites (on connaît le sort des héros comme Tristan, Roland ou Siegfried), mais, en somme, l'auteur d'un roman a beaucoup de libertés.Finalement, c'est lui qui décide de l'issue d'une bataille.Ainsi, le protagoniste principal, stylisé en héros, en sort le plus souvent vainqueur.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.004 |
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".