Dans la fabrique du polar vert : écopoétique et ruralité
Notice bibliographique
Résumé
Si les recherches sur la fiction criminelle sont florissantes en Europe1 comme dans l’aire étasunienne, elles s’intéressent cependant rarement aux potentialités proprement critiques permises par l’investigation au cœur de la littérature criminelle. En prenant un angle thématique et en s’appuyant sur le corpus précis du polar vert, ce dossier enquête sur les nouvelles représentations des territoires non-urbains et les nouveaux enjeux induits par la crise environnementale sur la littérature policière.Ce dossier sur la fabrique du polar vert est issu d’une journée d’étude qui a eu lieu à la Maison des Sciences de l’Homme de l’Université de Poitiers en mai 2018. Il s’agissait alors de se demander si cette production de romans policiers ruraux et environnementaux était nouvelle, uniquement restreinte au champ du polar, et si la dimension thématique était sous-tendue par des modifications poétiques et politiques.Les trois directions poursuivies par ce dossier se font l’écho de ces interrogations : la dimension écopoétique du récit policier interroge d’abord le bousculement du biotope stylistique nécessité par la crise écologique, l’analyse du phénomène culturel du country noir documente ensuite les représentations de l’environnement rural véhiculées par ces fictions criminelles, et les entretiens avec des professionnels du livre ainsi que la lecture critique en fin de dossier mettent en perspective le corpus analysé au sein d’un écosystème plus large de productions éditoriales du polar vert en France.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,019 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».