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Enregistrement W4285704070 · doi:10.58282/colloques.7467

Poésie, post-poésie, pornographie

2021· preprint· fr· W4285704070 sur OpenAlexaff
Jean-François Puff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueCultural Insights and Digital Impacts
Établissements canadiensCanadian Heritage
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Présentation : l’objet et le corpus Au point de départ de la réflexion que je propose ici, se trouve un constat : ce qu’on appelle communément « pornographie » est présent à un degré significatif dans les œuvres ou les travaux relevant de la « post-poésie », du « dispositif poétique » ou du « document poétique », qui ont fait leur apparition au milieu des années 1990 pour se développer dans les années 2000. Je me suis souvent interrogé sur le sens de cette présence, et aussi sur la mutation qu’elle semble impliquer ; comme si la formule célèbre d’Éluard, « l’amour la poésie » pouvait être transposée en : la post-poésie la pornographie. Une question se pose d’emblée, relative au choix de cet objet : la pornographie relève-t-elle de la culture de masse ? Je répondrai par l’affirmative, en considérant la pornographie contemporaine comme l’articulation d’un certain mode de présentation (qui n’est pas si facile à définir, comme l’indique le philosophe Ruwen Ogien1) et d’un habitus, par le biais de médiums de masse. La pornographie fait à la fois l’objet d’une diffusion massive et d’une certaine légitimation, dans le champ social contemporain. Si bien que l’on assiste à ce que les chercheurs en porn studies appellent une « pornographisation » de la société, dont les porn studies sont elles-mêmes l’un des symptômes. En France, l’accroissement de la diffusion de la pornographie peut schématiquement être décrit de la manière suivante, en se limitant aux médiums audiovisuels : Dans

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)0,004
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0050,012
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,003

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 Opus0,225
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,075 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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