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Enregistrement W3082910492

Beaux et bêtes : Portraits en bestiaire

2015· book· fr· W3082910492 sur OpenAlexaboutno aff
Michel-Rémi Lafond

Notice bibliographique

RevueLes Editions L'Interligne eBooks · 2015
Typebook
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPortraitArt history
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On connait les beaux, mais aussi les betes. Une belle bete tout autant qu'un beau bete. Betement, les humains s'installent dans des situations ou l'echappee belle confine a la catastrophe. En fait, on s'en tire mal. Les 15 nouvelles de ce recueil portent toutes un nom associe aux animaux eleves en totems. Elles ecorchent les tabous. Elles explorent les relations fille-mere, homme-femme, amour-haine, conscient-inconscient. Elles ecorchent les lieux communs. Elles font fi du normal et de l'anormal. Un recueil de nouvelles remarquables, percutantes, intrigantes. Michel-Remi Lafond, dans Beaux et betes. Portraits en bestiaire, n'hesite pas a aborder des questions fort derangeantes qu'il traite avec humour et humeur. On ne peut que se reconnaitre ou identifier quelqu'un de notre entourage dans ces portraits que l'auteur dresse sans aucune complaisance et parfois d'une maniere crue. Michel-Remi Lafond a choisi Gatineau comme lieu ou se deroulent les actions et ou vivent les personnages. Il souhaite ainsi creer des espaces ou l'imaginaire colle au reel. Ce recueil de nouvelles puissant ne laissera personne indifferent !

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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,031

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 technologies0,0080,007
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,240 · 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
GenreAutre

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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