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Record W3182974890 · doi:10.4000/peme.37905

Aux seuils du paratexte médiéval : les auteurs français et leur nom dans les inventaires aristocratiques de la fin du Moyen Âge

2021· article· fr· W3182974890 on OpenAlexaff
Julien Stout

Bibliographic record

VenuePerspectives médiévales · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsArtHumanities

Abstract

fetched live from OpenAlex

Comme un complément aux brèves remarques de Gérard Genette effectuées sur la question dans Seuils, cet article entend réévaluer la place du nom d’auteur français dans le paratexte des œuvres médiévales à la lumière d’un témoignage original, celui de 41 inventaires de « librairies » de hauts personnages de l’espace francophone des xive-xve siècles, pour un total de 4686 entrées. Il peut sembler inusité de s’intéresser à la représentation du nom d’auteur dans de tels documents, généralement rédigés dans une logique de catalogage non pas bibliographique et savant, mais bibliophilique. On argumentera cependant que la théorie du paratexte doit permettre – ici et à l’avenir – de penser ces inventaires à la fois comme un poste d’observation panoptique du « feuilleté paratextuel » médiéval et comme les traces de (brèves) lectures médiévales d’ouvrages dans un but de classification et d’identification. On relèvera, on classera et on analysera donc les 244 cas sur 4686 où 56 noms d’auteurs français sont employés comme un mode de désignation des œuvres dans les inventaires, avant de réfléchir à leur statut minoritaire et naissant au sein d’un paysage littéraire qui connaissait à l’évidence la notion d’auteur, mais qui semble ne l’avoir appliquée à la littérature française qu’avec hésitation et parcimonie.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.649
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0070.003
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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 head0.027
GPT teacher head0.272
Teacher spread0.246 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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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Published2021
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