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Record W7020048515

« Je ne trouve rien de si beau que de savoir plus que les autres » : l’érudition dans les Journées amusantes de Gomez (1722-1731)

2024· other· fr· W7020048515 on OpenAlexaff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2024
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)ESPACEPasser
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

De nombreuses productions, fictionnelles ou non, paraissent au début du XVIIIe siècle et prennent part au débat de la Querelle des femmes sur la question de l’éducation accordée aux jeunes filles. Parmi ces textes se trouvent Les Journées amusantes, un recueil de nouvelles ambitieux de Gomez paru entre 1722 et 1731. Se déclinant en huit volumes, il retrace l’histoire d’un groupe d’amis qui se racontent des nouvelles galantes et qui discutent entre eux de divers sujets. De prime abord, cette œuvre semble appartenir aux œuvres ludiques d’une époque encore marquée par l’influence des salons sur la vie mondaine. Cependant, Gomez, qui adopte un discours féministe dans d’autres écrits, le laisse aussi entrevoir dans son recueil à succès. L’autrice effectue plusieurs choix d’écriture pour mettre le caractère instructif de son œuvre à l’avant-plan. De plus, elle insère à son récit maints passages qui montrent son savoir, qui discutent du concept de l’érudition et qui invitent le lectorat à toujours s’instruire davantage. Les Journées amusantes ne sont donc pas qu’amusantes ; elles transmettent aussi des connaissances, surtout de nature historique, et elles amènent les lecteurs à s’interroger sur leur perception de ce qu’est un érudit. Gomez fait ainsi passer un message sur l’intelligence des femmes alors que celle-ci est remise en question par plusieurs pendant la Querelle des femmes.

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 categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.992
Threshold uncertainty score0.145

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0080.010
Scholarly communication0.0050.003
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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 head0.016
GPT teacher head0.217
Teacher spread0.201 · 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.

Study designTheoretical or conceptual
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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Published2024
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