Bibliographic record
Abstract
L’auteur du Perceforest, le plus vaste roman de la littérature médiévale, évoque au cours de la narration des inscriptions qui sont présentées comme des objets épigraphiques retranscrits, ainsi qu’un grand nombre de pièces lyriques prises en charge par des personnages. L’article s’attache à analyser et à comparer, à partir d’exemples précis, le traitement matériel qui est réservé à ces deux catégories d’insertions, en prose comme en vers, dans les manuscrits (Paris, BnF, fr. 345-348, A ; Paris, BnF, fr. 106-109, B ; Paris, Arsenal 3483-3494, C) et dans l’imprimé de 1528 (Galliot du Pré, Nicolas Cousteau). Il démontre que les inscriptions en prose font l’objet d’une présentation plus variée et souple dans les manuscrits grâce au recours à un plus large éventail de ponctèmes. Il met aussi en évidence le fait que les copistes n’ont pas l’habitude de souligner avec les mêmes indices matériels les insertions versifiées selon qu’il s’agit d’une inscription ou d’une pièce lyrique, même si la présentation des inscriptions en vers dans certains manuscrits tels que celui de Jacques d’Armagnac (Paris, BnF, fr. 107) confirme l’idée que la ponctuation peut être conditionnée par un facteur décoratif. Les inscriptions en vers et les lais lyriques font en revanche l’objet d’une mise en page et en espace strictement identique dans l’imprimé. Cette égalité nouvelle de traitement peut être l’indice que prime désormais, au début du xvie siècle, le caractère formel, et non sémantique, des inscriptions en vers qui sont perçues comme des monuments pérennes.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.003 |
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".