Aurélie Houdebert, Le Cheval d’ébène à la cour de France: “Cléomadès” et “Méliacin”
Bibliographic record
Abstract
AURÉLIE HOUDEBERT, Le Cheval d'ébène à la cour de France: "Cléomadès" et "Méliacin", Paris, Honoré Champion, 2019, «Nouvelle Bibliothèque du Moyen Âge» 125, 691 pp. 1Deux romans de deux auteurs connus, au sujet extrêmement proche, composés tous les deux à la cour de France, et confus jusqu'à une date relativement récente: tel était le sujet de la thèse de doctorat d'Aurélie Houdebert, maintenant publiée chez Honoré Champion.2 Comme on le sait, Cléomadès et Méliacin furent composés par Adenet le Roi et Girart d'Amiens vers la fin du XIII e siècle: avec leurs 20 000 vers et un noyau narratif atypiqueatour du motif oriental du cheval volant d'ébène -, ils invitaient à la comparaison, souhaitée par Gaston Paris dès 1893, puis encore par Albert Henry, éditeur de Cleomadés, en 1971.C'est maintenant chose faite, dans cet ouvrage très clairement organisé en trois parties: I-«Du conte oriental aux romans français»: étude des sources, analyse du couple romanesque, dispositio de la matière; II-«La gémellité romanesque à l'épreuve de l'écriture»: traits communs et esthétique individuelle, choix formels et thématiques; III-«Réceptions»: postérité, réception immédiate et prolongée.
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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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.006 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".