Notice bibliographique
Résumé
This essay is the first to historicise and give a comprehensive assessment of literary responses to cognitive overstimulation. A wave of post-war writing responded playfully to informatics in a pre-digital period through an engagement with physics, entropy and post-structuralist theory. In an era dominated by neuroscientific revolutions, fiction written in the digital age addresses the pressing information overload debate with a new seriousness, often stressing concerns about the impact on the human mind. Contemporary fictional writing depicts an increasingly immersive online experience that accelerates information processing by human minds under technostress. New phenomena such Big Data and ‘infobesity’ affect not only writing practice but stretch the mainstream novel form to its representational limits. Mainstream literature is critical of the changing the shape of our lives and minds at the level of content, yet fails to find new forms of storytelling. This essay ends by identifying new writing that unites form and content in innovative ways through storytelling modes that represent the processes we are living through more accurately. We are experiencing a major epistemological shift, and are witnessing the emergence of exciting, new kinds of subjectivity.
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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 | 0,011 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,024 |
| Communication savante | 0,023 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».