Bibliographic record
Abstract
hAjdu pÉterEgy Canidia nevű varázslónő három művében játszik főszerepet Horatiusnak, kétszer más boszorkányok társaságában, egyszer egyedül.További három helyen bukkan még fel a neve, amely egyaránt utalhat arra, hogy viselője öreg (canities: "ősz haj"), illetlen és féktelen szexuális étvágya van (canis: "kutya"), és emellett varázsló (canere: "énekelni", "varázsigét mondani") (Oliensis 1991, 110).Vessünk mindenekelőtt egy-egy pillantást ezekre a mellékes említésekre.A II. könyv első szatírájának egyik beszélője a szatíraírás jogát védelmezi egy vitapartnerrel szemben: mindenki úgy védi meg magát a támadásokkal szemben, ahogy tudja (ő persze leginkább azt szeretné, ha senki nem bántaná).A zoológiai párhuzamok mellett (a farkas a fogával, a bika a szarvával harcol, 52) három emberi viselkedésmintát is felsorol."Cervius perrel fenyegetőzik, ha megharagítják, Canidia Albucius mérgével fenyegeti ellenségeit, Turius pedig azzal, hogy nagyon megjárod, ha egyszer a peredben ő lesz a bíró" (47-49).Az a venenum szó azonban, amelyet itt "méreg"-nek fordítottam (a scholion szerint Albucius méreggel veszejtette el a feleségét), sok mást is jelent.Minthogy a szót Venus nevéből képezték, alapjelentése a szerelmi bájital lehetett, de használták "orvosság", "méreg", "varázsszer" és "magzatelhajtó szer" jelentésben is (Walde 1910).A latin nyelvben nincs külön szó arra, ha egy szer az alapanyagok saját fizikai tulajdonságai révén hat, vagy az elkészítése során alkalmazott mágikus eljárások miatt.(Anakronisztikus is lenne ilyen különbségtételt számon kérni.)Az utalás tehát egyszerre ábrázolja Canidiát méregkeverőnek és varázslónak.Itt ugyan a fenyegetés gesztusából világos, hogy ártó anyagról van szó, de különben a venenum éppúgy kétértelmű, mint a görög pharmakon, és csak az adott eset dönti el, hogy a hatás jótékony-e vagy káros ( Janowitz 2001, 12).A Horatius által felsorolt fenyegetések valósaknak látszanak, mégis van bennük valami komikus lefokozó jelleg; perrel kellemetlenkedni, bírói 1kotet.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.083 | 0.018 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".