MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2906484296 · doi:10.1080/09639489.2018.1555521

« Où sont les super-héros français ? Du <i>Comte de Monte-Cristo</i> à <i>Astérix</i> en passant par <i>Mikros &amp; Photonik</i> »

2018· article· fr· W2906484296 sur OpenAlexaff
Chris Reyns-Chikuma

Notice bibliographique

RevueModern & Contemporary France · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueComics and Graphic Narratives
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComicsSupermanPower (physics)ArtJudaismCensorshipFrench literatureHumanitiesLiteratureArt historySociologyPhilosophyTheology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Superman, Batman, Wonder Woman, The Fantastic 4, Spider-Man, X-Men, Black Panther (1966, and its filmic adaptation), all the superheroes are American. All? No, there are some since 1938 in France as original French creations and as the translations of the American Superheroes. But who heard about Fantax, Santanax, Misterx? Except for some thousands fans, these x illustrate, even if unwittingly, unknown heroes. The only French known and famous super-heroes in France, and a bit beyond its borders, are Asté rix and Superdupont, that is, parodies of superheroes. In this article, I explain why French superheroes never succeeded in adapting within the Franco-European comics world. I. There are many factors that would explain that absence and they are also intertwined: from the most obvious such as the censorship through the July-1949-Law to protect youth, to factors much less talked about like the absence of BD creators of Jewish origin, the negative connotations of the word ‘superman’ (ubermensch), explicit and tacit anti-americanism, the decline of the French power including in the cultural subfield (cultural geopolitics) and the French cultural policies that were, for too long, elitist, and included the disregard of BD and comics and even more of the genre superhero.…

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,263
Score d'incertitude au seuil0,523

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueModern & Contemporary FranceMême sujetComics and Graphic NarrativesTravaux en français237 207