Bibliographic record
Abstract
Dire que la littérature médiévale dans son ensemble présente un caractère topique nettement affirmé serait commencer par le plus banal des topos, mais cette mauvaise ouverture m’amènerait du moins à signaler l’existence d’une abondante littérature critique sur la question. Le pionnier en la matière fut certainement Ernst Robert Curtius, qui traite le « topos », comme un « lieu » thématique et non plus comme le « lieu » logique d’Aristote. Dans son ouvrage monumental La littérature européenne et le Moyen Age latin, il consacre une section à la topique de l’exorde, et pourrait donc à ce titre représenter pour nous une référence importante. Il faudrait citer également, parmi beaucoup d’autres, les travaux de Jean Frappier sur le don contraignant, que Philippe Ménard appelle plus justement don en blanc, ceux de Jean-Charles Payen sur le motif du repentir et le déplacement des topos, ceux de Paul Zumthor sur la constitution de modèles conceptuels, poétiques ou narratifs. Dans un ensemble où le topos est partout, il fallait donc trouver un moyen de limiter la recherche. J’ai choisi un corpus centré autour du Graal, thème topique par excellence. En fait, le jeu des ramifications et des interférences topiques m’entraînera souvent hors du champ initialement retenu.
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 | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 0.009 |
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".