Bibliographic record
Abstract
Cette étude examine le premier des deux discours prononcés par Léger Duchesne in auditorio regio, qui furent imprimés et transmis à la postérité. Lecteur royal de rhétorique et de lettres latines, Duchesne prononça en janvier 1580 une oraison dans laquelle il loue les rois Valois créateurs et protecteurs du Collège des lecteurs royaux (actuel Collège de France). Il se rappelle ses propres expériences de jeune étudiant à l’époque de Louis XII et de François Ier, afin de souligner la grandeur de l’institution qui constitue l’une des gloires durables du royaume de France. Duchesne apostrophe successivement, selon l’ordre chronologique, chacun des rois Valois à l’exception de Henri II. Son éloquence épidictique fait montre d’une riche culture latine, comme en témoignent les échos de Virgile, Quintilien, Cicéron et Horace que l’orateur rencontra pour la première fois lorsque, jeune homme, il fréquenta les cours des lecteurs. Ainsi ce double éloge, de la lignée royale des Valois et de l’institution des lecteurs royaux, se construit-il sur un récit « autobiographique » qui culmine par l’éloge de Henri III, maître de l’Académie du Palais.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.003 |
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".