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Record W4401737071 · doi:10.1515/9783111075143-009

Mittelhochdeutsche Lyrik im europäischen Kontext

2024· book-chapter· de· W4401737071 on OpenAlexaff
Ricarda Bauschke

Bibliographic record

Venuenot available
Typebook-chapter
Languagede
FieldArts and Humanities
TopicHistorical, Literary, and Cultural Studies
Canadian institutionsMitel (Canada)
Fundersnot available
KeywordsArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Mittelhochdeutsche Lyrik im europäischen Kontext Literarische Netzwerke, intertextuelle Dynamiken und Optionen ihrer BeschreibungDie Beschreibung deutsch-romanischer Interferenzen in der Lyrik des Mittelalters verläuft nach bestimmten Mustern.Die ältere Forschung jagte nach Parallelen und sammelte alles, was ähnlich lautete und damit verdächtig war, auf französische oder okzitanische Anregungen zurückzugehen. 1 Jüngere Entwürfe tendieren dagegen zu Paarbildungen oder auch Trios bzw.Quartetten ganzer Lieder, um einen konkreten mittelhochdeutschen Text mit einem oder mehreren romanischen Prätexten zu konfrontieren und dabei insbesondere die Neuakzentuierungen der Minnesänger zu profilieren.Nach diesem Schema wird in zahlreichen Artikeln vorgegangen, und auch Nicola Zotz organisiert ihre Monographie nach diesem Prinzip. 2 Neben der textbezogenen Seite, die motivische Anklänge, parallele Argumentationsstrukturen, vergleichbare Darstellungsstrategien usw. in den Blick nimmt, spielen formale Adaptionen eine wesentliche Rolle.István Frank ermittelt zwanzig Kontrafakturen, anhand derer er zeigen kann, dass die Minnesänger sich Melodien romanischer Lieder angeeignet haben.3 Das Corpus erfährt eine immense Aufschwellung durch die Methode von Anton Touber, der mit einem Algorithmus weit mehr metrische Korrespondenzen zwischen Romania und Germania ermittelt.4 Das reine Zählen von Silben, dessen sich bisweilen auch Zotz bedient, stellt aber durchaus noch keine melodische Identität her, und dies nicht allein, weil die Melismatik unberücksichtigt bleibt.Alle genannten Verfahren komparatistischer Zusammenschau, also Motivsammlung, Kontrafakturforschung, intertextuelle Gruppenbildung, implizieren eine chronologische Reihenfolge, mit derauch wenn dies nicht immer deutlich ausgesprochen wirdeine Hierarchisierung einhergeht, die den deutschsprachigen Liedern automatisch einen sekundären Status zuschreibt.Das trifft auch auf Ingrid Kasten zu, wenngleich ihr Entwurf mehr auf einen sozio-literarischen Vergleich der Dichtungspraktiken von Troubadours und Minnesängern im Allgemeinen zielt.5 Eine Neubestimmung versucht Rüdiger Schnell.6 Obwohl er einräumt, dass es sehr viele Fälle gibt, in denen deutsche Minnelieder Motive aufgreifen, die in der romani- Exemplarisch seien hier

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: Other
Teacher disagreement score0.012
Threshold uncertainty score0.025

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0030.003
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0000.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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.

Opus teacher head0.041
GPT teacher head0.217
Teacher spread0.176 · 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".

Quick stats

Citations1
Published2024
Admission routes1
Has abstractno

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