Bibliographic record
Abstract
Le Marchand de Venise est tenu, à raison, pour une des pièces les plus juridiques de W. Shakespeare, avec Mesure pour mesure. Au coeur du débat, la fameuse clause pénale que l’armateur vénitien Antonio se laisse imposer par le prêteur juif de la place, Shylock : une livre de chair prélevée sur son propre corps, en cas de défaut de paiement. On en retient généralement la tirade de Portia plaidant en faveur de la miséricorde (mercy) du prêteur. Et on lit la pièce comme l’illustration du procès éternel entre la lettre et l’esprit, le formalisme juridique et l’équité. La présente contribution entend discuter cette interprétation traditionnelle en replaçant l’intrigue dans son contexte socio-historique : le casino vénitien, ses jeux de séduction et de pouvoir, et le nécessaire financement des aventures d’Antonio par le ghetto. Mais au-delà de l’analyse juridique et du décryptage sociologique, c’est d’une lecture anthropologique que relève l’écriture de Shakespeare. On comprend alors la pièce comme un affrontement de passions juridiques radicalisées. Pour Shylock, le billet à ordre, assorti de la fameuse clause, est l’occasion d’assouvir enfin une vengeance nourrie d’un ressentiment séculaire. Pour Antonio, joueur invétéré, toute l’affaire est l’occasion de jouer son ultime « va-tout » et de jouir à l’avance d’une partie de « qui perd gagne » — car un armateur vénitien ne peut pas perdre, n’est-ce pas, face à un prêteur juif.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.002 |
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".