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Record W3112793765 · doi:10.4000/books.psorbonne.56568

Deux cuisines pour les moines : coquinae dans les coutumiers du xie siècle

2015· book-chapter· fr· W3112793765 on OpenAlexaff
Isabelle Cochelin

Bibliographic record

VenueÉditions de la Sorbonne eBooks · 2015
Typebook-chapter
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicCulinary Culture and Tourism
Canadian institutionsUniversity of Toronto
Fundersnot available
KeywordsArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

À partir de quelques coutumiers monastiques du xie siècle, cet article démontre que divers monastères de l’époque (Fleury, Cluny, Fruttuaria et Hirsau) possédaient deux cuisines pour desservir le réfectoire des moines, une où les moines cuisaient fèves et légumes à tour de rôle, et une autre où des serviteurs laïques apprêtaient pour eux tous les autres plats (œufs, fromages, poissons, etc.). Hormis peut-être pour Cluny, le fait est peu connu des chercheurs parce que les moines eux-mêmes furent étonnamment peu diserts sur cette « autre » cuisine. Certes, elle semblait peu en accord avec la règle de Benoît, et leur silence partiel pourrait simplement s’expliquer de la sorte, mais il est aussi possible qu’ils ne l’aient pas vraiment vue parce qu’ils avaient suffisamment intériorisé les règlements les encourageant à ne pas « voir » le monde laïque. À l’aide du plan de Saint-Gall et de deux commentaires de la règle de Benoît du ixe siècle (de Smaragde et de Hildemar), ainsi que de trois analyses archéologiques récentes (San Vincenzo al Volturno aux viiie et ixe siècles, Landévennec du viiie au xve siècle et Saint-Philibert de Tournus pour les xe-xve siècles), il est aussi possible d’entrevoir comment la fonction relative de ces deux cuisines évolua dramatiquement au fil des siècles.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.053
Threshold uncertainty score0.105

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.000

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 head0.034
GPT teacher head0.237
Teacher spread0.203 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

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Published2015
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