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Enregistrement W3036976058 · doi:10.7202/1069511ar

« CONNAISSEZ-VOUS CET HOMME ?1 »

2020· article· fr· W3036976058 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Stefania Cubeddu-Proux

Notice bibliographique

RevueVoix et Images · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueCultural Insights and Digital Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

« Connaissez-vous cet homme ? » demande Jack Waterman, une photo à la main, à Ferlinghetti dans Volkswagen Blues (1984). Bien que les romans de Jacques Poulin ne puissent à proprement parler être considérés comme des romans policiers, ils ne cessent de flirter avec le genre. Les enquêtes, les poursuites, les personnages-détectives, les dialogues évoquant les classiques de la littérature autant que du cinéma noir abondent dans son oeuvre. Cette relation se renforce d’ailleurs si l’on considère la démarche ludique que cette oeuvre sollicite sans cesse et qui pousse son lecteur à jouer avec elle. La poétique de l’entre-deux est lisible alors dans l’ambiance particulière qui baigne cette écriture, entourée de flou, comme d’une sorte de brouillard qui rappelle celui qui enveloppe tant de scènes au cinéma comme dans l’oeuvre de Poulin. Dans cette démarche, la ville, cadre récurrent du genre, s’impose avec le jeu des objets et des situations qu’elle offre à l’écriture. Cette ville est bien évidement la ville de Québec, si essentielle à l’oeuvre, où elle est plus qu’un simple décor, le pôle d’attraction de l’action, du mouvement des personnages. À travers cette étude, menant l’enquête à son tour, l’auteure se propose d’interroger la présence du registre policier dans cette oeuvre, afin de dévoiler — ou peut-être pour mettre à mal — l’énigme policière poulinienne.

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)0,001
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,007
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,004

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 Opus0,303
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,029 · 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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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