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Record W6997227629

Une rhétorique du dérèglement : représentation de la fureur dans Roland de Philippe Quinault et Jean-Baptiste Lully

2012· other· fr· W6997227629 on OpenAlexvenueno aff

Bibliographic record

VenueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2012
Typeother
Languagefr
FieldMedicine
TopicCancer Cells and Metastasis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsNucleofectionTSG101ParaphernaliaGestational periodPretextDemotion
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce mémoire porte sur la représentation de la fureur dans la tragédie en musique "Roland" de Philippe Quinault et Jean-Baptiste Lully, créée en 1685. Il cherche à préciser, dans une perspective historique et rhétorique, les moyens littéraires, musicaux et scéniques par lesquels sont rendus les excès du personnage furieux sur la scène classique du second XVIIe siècle. Le premier chapitre vise à rassembler les figures mythiques de la fureur dans une perspective d’ordre historique, des origines antiques aux diverses reprises dramatiques du répertoire français, en passant par la célèbre épopée de l’Orlando furioso, rappelant ainsi les bases de la topique de la fureur. Il s’intéresse également au développement d’une esthétique de la fureur propre au genre dramatique, ainsi qu’à son rapport au sublime, idéal d’expression classique. \nGuidé par la question de la représentation et de ses effets sur le spectateur, le second chapitre propose une analyse rhétorique de la scène de fureur dans Roland. L’étude de cette scène en fonction des différentes parties de la rhétorique – inventio, dispositio, elocutio et actio – démontre qu’une dynamique de contraste et d’alternance entre force et douceur se situe au cœur de la rhétorique du dérèglement qui conduit les représentations de la fureur.

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)0.002
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 score0.046
Threshold uncertainty score0.092

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0070.007
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0020.004
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 head0.003
GPT teacher head0.178
Teacher spread0.175 · 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

Citations0
Published2012
Admission routes1
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