Une prosopographie des Italiques à travers les sources littéraires romaines : quels enseignements ?
Bibliographic record
Abstract
Cet article analyse l’apport des sources littéraires à la connaissance des Italiques. Il se concentre sur la région des Abruzzes, dans laquelle une recherche prosopographique a permis de recenser vingt Italiques ayant vécu entre le début du Ve siècle av. J.-C. et la Guerre Sociale. Il examine d’abord les contextes et les motifs d’apparition de ces noms dans les sources littéraires. Des noms apparaissent dans deux contextes très différents : lors de guerres où ces peuples servirent comme alliés de Rome et où certains de leurs plus illustres représentants auraient fait assaut de uirtus ; lors de la Guerre Sociale, en raison de l’âpreté du conflit et de l’entretien de la mémoire familiale par ceux qui parvinrent à intégrer l’aristocratie romaine une ou deux générations plus tard. L’analyse porte ensuite sur la répartition des occurrences en fonction des types de sources littéraires, s’arrêtant en particulier sur la surreprésentation des occurrences chez Orose et par Silius Italicus et sur leur sous-représentation chez les auteurs de langue grecque. Il aborde enfin le regard que ces Italiques des Abruzzes portaient sur Rome.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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".