Le Corrector sive Medicus de Burchard de Worms (1000-1025) : présentation, traduction et commentaire ethno-historique
Bibliographic record
Abstract
Le Corrector sive Medicus est un pénitentiel rédigé par Burchard, évêque de Worms (1000-1025). Il s’agit d’un manuel destiné à guider les confesseurs lors de l’administration du sacrement de pénitence. Intégré dans le Decretum, l’œuvre majeure de Burchard, il compte parmis les pénitentiels les plus illustres. Il contient notamment un questionnaire très élaboré sur les péchés commis par les fidèles. Les 194 questions du Corrector sive Medicus constituent l’objet d’étude de ce mémoire.\nEntre le VIIe et le XIIe siècle, les pénitentiels forment une longue tradition littéraire où les textes se répètent constamment. Le questionnaire du Corrector sive Medicus se distingue du fait qu’il est rédigé en grande partie par Burchard lui-même. Les détails précis sur les survivances païennes et la religion populaire que l’évêque introduit dans son pénitentiel permettent, comme aucune autre source de la période, une analyse ethno-historique de la culture germanique.\nLa première partie du mémoire est consacrée à la présentation du Corrector sive Medicus : j’y décris d’abord le contexte historique et biographique de l’œuvre, puis discute d’une herméneutique littéraire, pour enfin proposer une synthèse diachronique des traditions germaniques. La deuxième partie offre, pour la première fois en français, la traduction intégrale du questionnaire de Burchard, accompagnée de commentaires sur différents sujets ou problèmes soulevés par le texte, notamment ceux qui concernent la culture germanique. Finalement sont placés en annexe quelques documents qui témoignent, tout comme le Corrector sive Medicus, d’un syncrétisme religieux profondément enraciné dans les mœurs des Germains.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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.
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".