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Record W65580017 · doi:10.33137/rr.v35i1.19079

Relative Values: Gendering Time and Space

2012· article· fr· W65580017 on OpenAlexvenueno aff
Alison Findlay

Bibliographic record

VenueRenaissance and Reformation · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesESPACEArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article montre que les hommes des débuts de la modernité étaient plus près des liens radicaux d’Einstein entre le temps et l’espace, que les scientifiques modernes d’après Newton. L’écriture offrait aux hommes et aux femmes un accès à un espace imaginaire au-delà du temps chronologique, et ainsi, à des possibilités de renégocier leur position relative dans le cadre de ces limites très réelles. Dans un deuxième temps, on se penche sur la relativité de l’espace et du temps en tant que produits de pratiques sociales et historiques. On y discute donc de deux scènes de la pièce Richard III afin d’intervertir les perceptions courantes de la femme en tant que confinée à un espace intérieur, et de l’homme comme se mouvant plus librement dans l’espace-temps. On explore comment les pratiques spatiales des débuts de la modernité soulèvent de nouvelles questions au sujet des tropes pétrarquiens de l’emprisonnement et de la forme poétique. Dans un troisième temps, l’article examine les motifs de la porte et de la mémoire, considérant la mise en scène de la mort en tant que passage vers un ailleurs, dans la Duchesse de Malfi. La dernière partie de l’article met à profit les descriptions que fait Margaret Cavendish de plusieurs mondes au sein de celui-ci, afin d’émettre en conclusion des parallèles entre la littérature des débuts de la modernité et la théorie des cordes de la science actuelle.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
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: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.009
Threshold uncertainty score0.029

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0040.020
Scholarly communication0.0060.005
Open science0.0000.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

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 head0.022
GPT teacher head0.219
Teacher spread0.197 · 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
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2012
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