Why Say No? : Marriage Proposal Rejections in Jane Austen’s Pride and Prejudice and Charlotte Brontë’s Jane Eyre
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire étudie l’objectif des multiples demandes en mariage dans Pride and Prejudice par Jane Austen et Jane Eyre par Charlotte Brontë. Je montrerai que l’inclusion par Austen et Brontë de ces multiples demandes – par Darcy et par Rochester, respectivement – joue un rôle central dans la structure narrative de leurs romans. J’analyserai comment ces auteures présentent à leurs héroïnes des multiples demandes en mariage afin de démontrer le moment approprié pour accepter une telle demande. Ce mémoire contextualisera les choix d’Elizabeth Bennet et de Jane Eyre en engageant en conversation avec plusieurs savants littéraires travaillant sur Austen et Brontë. Le premier chapitre sera consacré à Pride et Prejudice et analysera l’évolution des rapports entre Darcy et Elizabeth. Le deuxième chapitre examinera Jane Eyre et le parcours individuel de Jane en ce qui concerne sa relation avec Rochester. J’examinera également comment chaque auteure démontre que les rôles et stéréotypes des sexes peuvent constituer une menace pour une relation saine ainsi que pour le développement de soi. Au travers de multiples demandes en mariage, Austen et Brontë démontrent l’importance de l’indépendance et l’égalité dans un mariage. Elles démantèlent également les notions traditionnelles de masculinité.
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 | 0.006 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.022 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".