A. M. Keith, Engendering Rome, Women in Latin Epic, CUP, 2002, 149 pp.
Bibliographic record
Abstract
E l libro Engendering Rome, Women in Latn Epic de Keith pertenece a la serie editada por Feeney y Hinds, que son, en el rea de las clsicas, sinnimo de estudios interdisciplinarios entre campos como la historia social, la antropologa, la historia del pensamiento, la lingstica y la teora literaria.Este libro en particular surge de la investigacin que la autora llev a cabo para dictar un curso sobre la mujer en la pica en el Departamento de Clsicas y en el Programa de Estudios sobre la Mujer en la Universidad de Toronto, de la que forma parte.Su objetivo es, en palabras de la autora, restablecer la visibilidad de los personajes femeninos de la pica latina y examinar las operaciones discursivas dentro del gnero y la tradicin crtica creada que los mantienen como marginales.La pica latina constituye una tecnologa social, definida por Keith de acuerdo con Tecnologas del Yo de Foucault, para la construccin y negociacin de la diferencia entre identidades sexuales en la antigua Roma.Para ello, explora la representacin de la mujer en la tradicin pica latina, a la que intenta pensar a la luz de la teora feminista.As, los cinco captulos de este libro abarcan la misma cuestin enfocada desde diferentes ngulos.Por ejemplo, en el captulo 1 "Gender and Genre" se analiza la relacin entre gnero literario y la cuestin de gnero femenino / masculino en relacin al rol de los textos picos en la formacin de los futuros varones de Roma y su educacin, entendida como una organizacin social de una elite masculina.Estas dos palabras, gender / genre, son homnimos en espaol (gnero), pero la primera tiene como objeto analizar las interacciones entre los ejes mujer / varn, mientras que la segunda quiere decir gnero literario, como por ejemplo, la pica.El presupuesto del que parte la autora es que la pica clsica fue compuesta, consumida y controlada por varones en la antigedad; o sea, en la poesa pica, la cuestin de gnero es solidaria con la del gnero literario en la que se expresa el tema porque era considerado el gnero literario que tena que ver con la identidad social masculina y la actividad poltica, mayormente en el contexto de la guerra que enseaba las convenciones masculinas a los nios en edad escolar.Keith sostiene que el proyecto de la pica conlleva una narrativa "macro" de expansin y conquista externas y una "micro" de jerarquizacin y cohesin domstica que estableci y mantuvo el orden entre generaciones, clases y sexos.En su anlisis, se trabaja con escritores picos muy diversos, que van de Enio a Estacio, entre otros que, segn la autora, indagan la uirtus romana en
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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.
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 teacher head, 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".