« L’en ne doit pas son ami corrocier » : confidences masculines et féminines dans le Lancelot en prose
Bibliographic record
Abstract
Quand elle révèle à la reine Guenièvre qu’elle est au courant de ses amours, la dame de Malehaut expose aussi en quelques mots le rôle et la fonction du confident d’une manière qui n’est pas sans rappeler la présentation qu’en fait Guillaume de Lorris dans le Roman de la Rose. Permettant de « descovrir son penser », et de se « solacier », la confidence crée un lien d’amitié puissant entre les personnages. Les confidents, comme l’a montré Frédérique Le Nan dans sa thèse sur le secret, « soulagent [les détenteurs des secrets] de l’extraordinaire tension qu’ils infligent. » Cependant, nous devons constater que si le mécanisme de la confidence est fort bien décrit par le roman, le contenu de ces confidences est rarement rapporté dans les dialogues : ceux-ci sont en général constitués d’actes de langage déclaratifs par lesquels les personnages s’engagent l’un envers l’autre, le contenu même des confidences est en général laissé à la discrétion du discours narrativisé. Par ailleurs, la relation entre les confidents n’est pas si idéale qu’elle en a l’air car les personnages, déchirés entre le désir de ne pas blesser leur confident et leur envie de parler, sont progressivement condamnés au mutisme.
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 | 0.006 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| 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".