Stylistic and genre models of the tombstone, obituary and epitaph during the Revival (from the second quarter of the XIX century to the Liberation)
Bibliographic record
Abstract
Дисертацията проследява появата и развитието на жанра и стила на некролозите, съобщенията за смърт и надгробните слова в българския възрожденски печат през периода 1850-1878 година. Основната цел на проучването беше да се установи моделът на този тип текстове, навлезли в българската възрожденска преса. Да се типологизира и дефинира жанрът и стилът. Беше направен исторически обзор на вестници от Великобритания, Франция и Русия с цел да се установи моделът, който следват българските поминални текстове през разглеждания период. Като част от изследването е разгледано отношението към смъртта в различните културно-исторически епохи, а също и отношението на обществото към текстовете, съобщаващи смъртта. Изследвана е мотивацията за появата на тези текстове и основните идеологически причини, които ги налагат сред обществото в България. След анализ на солиден корпус от текстове (366 ) се доказа и наличие на таблоидност и сензационност в периодичния печат през Възраждането.В дисертацията е направена структурна, стилистична и езикова характеристика на поминалните текстове (некролози, съобщения за смърт, надгробни слова), публикувани в българския възрожденски печат. Лингвистичният анализ включва всички езикови нива (фонетика, морфология, синтаксис, лексика) и е съобразен с динамиката на процесите, свързани с развитието на българския книжовен език.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".