Comment faire apparaître Écho ? Soeurs, saintes et sibylles de Nan Goldin et Autoportrait en vert de Marie Ndiaye
Notice bibliographique
Résumé
Cet article étudie l’usage du portrait photo-textuel dans l’écriture autobiographique au féminin, par le biais de l’analyse parallèle de Soeurs, saintes et sibylles de Nan Goldin, et de Autoportrait en vert de Marie Ndiaye. Grâce au jeu entre photographie et littérature, ces objets intermédiatiques présentent une structure en écho (et reposent sur une série d’échos) qui permet de revoir le mythe d’Écho et de Narcisse ainsi que le rapport entre le visuel et le verbal. Goldin et Ndiaye fondent leur travail sur l’indécidabilité de la photographie pour écrire entre le mythe et l’histoire personnelle, le sacré et le profane. Par ailleurs, les oeuvres étudiées peuvent être lues comme des légendes et des échos dans le cadre du corpus de chacune des auteures. Ces pratiques intermédiaires mettent en place une série de résonances qui permettent aux femmes, à l’intérieur des deux textes, d’être vues et entendues. Par le vacillement entre portrait et autoportrait, ces pratiques réussissent à faire apparaître des visages là où il y avait des voix.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».