Enquêtes au pays de Lupin : fictions romanesques policières en milieu patrimonial (musées, collections, monuments, paysages)
Notice bibliographique
Résumé
L'article porte sur les récits d’enquêtes policières qui voient le jour dans le milieu des musées, des collections et des galeries d'art. Il postule la convergence d’intérêt, depuis le XIXe siècle, pour les notions épistémologiques d’« indice » et de « détail », laquelle constitue l’un des ferments de l’histoire de l’art. L'analyse étudie quelques jalons exploratoires du sujet à partir d’un corpus circonscrit à des récits d’enquête et à la figure, emblématique d'Arsène Lupin (Maurice Leblanc, Michel Bussi), relevant d’un genre littéraire policier, hybride par nature, à la croisée de plusieurs dénominations, distinctes mais convergentes : « chasse au trésor » ou bien encore « polar ». Que nous dit cette rencontre entre intrigue à valeur d’enquête, histoire et Histoire ? Comment penser la fiction et donc la recherche de vérité au musée ?
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».