Notice bibliographique
Résumé
Abstract In a generic, medium-nonspecific sense, hypertext refers to a compositional format characterized by nodes, links, and networks that allow readers multiple choices and different pathways through textual and/or multimodal components. The largest informational hypertext network is the World Wide Web. Within literary studies, hypertext theory relates to literary in the sense of primarily narrative and poetic uses of hypertext as a composition technique and metatextual principle aided by specific technologies such as hypertext editing software and HTML (Hypertext Mark-Up Language). In its contemporary, medium-specific meaning, hypertext refers to interactive networks of digital documents and media connected by hyperlinks that give rise to multilinear readerly pathways through texts and, thus, highly versatile and personalized narrative and poetic experiences. Literary hypertext theorists have traced the beginnings of hypertext in the nonlinear proto-hypertexts of medieval scripture and early scientific texts displaying numerous glosses and footnotes, thus affording multilinear reading trajectories. While hypertext theory first emerged against the backdrop of late poststructuralist thought and early, pre-web, standalone hypertexts produced by the so-called Storyspace School from the late 1980s onward, more recent, early-21st-century waves of electronic literature and digital fiction scholarship have established the field of hypertext criticism and related areas of digital fiction and poetry research through a large corpus of systematic close analyses, as well as empirical reader-response studies, applied socio-psychological research, and educational uses. Aided by the growth in popular hypertext and game design platforms such as Twine in the second decade of the 21st century, hypertextual writing has become a mainstream form of literary game production and interaction, which has moved hypertext and its theorization from a scholarly-elitist niche to a mainstream form of creative and critical engagement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».