Notice bibliographique
Résumé
L’écart entre la littérature considérée comme « sérieuse », et celle qu’apprécient (selon les palmarès de ventes, les clubs et sites de livres) la majorité des lecteurs « non-professionnels » (Todorov 2007) est considérable, peut-être plus en France qu’ailleurs. Depuis les débuts du modernisme (fin du XIXe) une intrigue captivante, la vraisemblance, des techniques narratives mimétiques et transparentes – en gros, les qualités « immersives » – sont dévalorisées : la « vraie » littérature est « intransitive », en termes barthésiens, scriptible plutôt que lisible. Et pourtant ce sont là les qualités qui n’ont jamais cessé d’attirer le lecteur moyen, ou plutôt, étant donnée la féminisation de la lecture, la lectrice moyenne, qui lit à la fois pour se faire plaisir et pour s’instruire. « Moyen » comme « middlebrow » a tout de suite des connotations péjoratives : le « moyen » n’est pas loin du « médiocre ». Dans cet article je tente de préciser la signification du terme « middlebrow », et les raisons pour lesquelles il a toujours impliqué un jugement négatif. Je propose une défense de cette littérature mimétique, immersive et lisible qu’évoque le terme, en m’appuyant sur les travaux de critiques comme Marie-Laure Ryan, Jean-Marie Schaeffer, et Raphaël Baroni.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,006 |
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 ».