Bibliographic record
Abstract
On connaît les nombreux travaux de David Trott sur le théâtre de Foire.I. Martin s'essaie à son tour à une synthèse non seulement sur le répertoire (1 133 titres sont cités en annexe, tandis que Trott n'en relevait "que" 873) mais aussi sur les conditions matérielles de production, les mises en scène et les acteurs.L'auteur a travaillé notamment à partir de quinze fonds de la Bibliothèque nationale, de la série K des Archives nationales, des archives de la Comédie-Française et de l'Opéra.Elle aborde dans une première partie les conditions d'une genèse (les foires, les loges, la concurrence entre théâtres, les problèmes d'argent, les auteurs, avec le cas particulier de Lesage), dans une seconde partie la gestation d'une forme littéraire (les techniques théâtrales, les sujets et les thèmes, les personnages), le tout pour une période courant de la fin du XVIIe siècle aux années 1760, époque de migration des théâtres de la foire vers les boulevards, « dans une architecture de plus en plus décorative et luxueuse des salles, destinées à un répertoire de plus en plus complexe dont l'effet sera de retenir les riches mais aussi d'écarter les classes inférieures » -à la même époque, les parades des salons récupèrent une partie de la vulgarité ici abandonnée (p.17).
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".