« Admirez avec moi ce merveilleux spectacle ». Sur Andromède, La Toison d’or et Psyché
Bibliographic record
Abstract
Les trois pièces à machines de Corneille s’inscrivent sans solution de continuité dans l’ensemble de sa production. Outre le recours à la mythologie, qui suscite sans l’imposer le registre merveilleux, la mutation est lisible dans la perspective que tisse la permanence du personnage de Médée, depuis la tragédie de 1635 jusqu’à La Conquête de la Toison d’or de 1661. La première repose sur une prolifération du discours mythologique, qui lui fait raconter ce que La Toison d’or montre : les charmes de la sorcière n’y sont plus relayés par le discours, mais y ont un effet immédiat. Médée y révèle sa cruauté, qui la rapproche, par ailleurs, de la Cléopâtre de Rodogune. Cette parenté des deux héroïnes rappelle le rapprochement qu’instaure Corneille lui-même entre tragédie unie et genre à machines, par le biais des « beaux vers », qui se verraient exclus du second comme si leur noblesse intrinsèque, purement verbale, entrait en conflit avec le spectacle sensible et ostensible des machines. Plus qu’une hiérarchie de valeur, c’est une autre conception du spectacle qui se joue, dont l’épanouissement accusera les disparités des deux genres tragiques et verra naître la tragédie lyrique.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".