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Record W2752036007 · doi:10.7202/1040896ar

La trilogie arthurienne de Robert de Boron et les aléas de la pattern recognition

2017· article· fr· W2752036007 on OpenAlexvenueno aff
Patrick W. Moran

Bibliographic record

VenueÉtudes françaises · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicMedieval Literature and History
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’examen de la tradition manuscrite de ce que l’on appelle souvent la « trilogie arthurienne » de Robert de Boron ( Joseph d’Arimathie , Merlin et Didot-Perceval ) permet de voir comment la critique moderne construit, à partir du donné médiéval, des ensembles signifiants qui courent le risque d’être anachroniques et de ne pas refléter la réalité de la réception médiévale. Dans ses manuscrits, la prétendue trilogie est présentée bien plus souvent comme un binôme Joseph - Merlin , le Perceval n’apparaissant que dans deux témoins fort excentrés ; de plus, ce troisième texte, présenté comme un roman autonome par la critique moderne, ressemble bien plus à une suite du Merlin , annonciatrice peut-être des autres suites que ce roman a reçues dans les années 1230-1250. La différence entre la description trilogique qui est habituellement donnée de cet ensemble romanesque et ses réalisations manuscrites n’est pas qu’une question de chiffrage : elle a un impact important sur la vision que nous avons de l’émergence de la prose autour de 1200, sur le développement de la forme cyclique et sur la postérité littéraire de ces oeuvres. Le but de cet article n’est pas tant de « corriger » la représentation traditionnelle de ces trois textes au profit d’une autre qui serait nécessairement plus correcte, que de mettre en lumière les aléas de la pattern recognition , l’identification de structures, qui est le moyen par lequel le philologue construit son objet, en tamisant des données souvent foisonnantes : le lecteur moderne face à un objet ancien est sans cesse dans un processus de reconstruction et de négociation.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.911
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.036
GPT teacher head0.271
Teacher spread0.235 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2017
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