Bibliographic record
Abstract
Dans son article, l’auteure cherche à considérer les principes de la « singularité » (toute écriture est, en effet, singulière et l’est toujours et déjà, eu égard au fait que ses supports font naître des images différentes du monde) et de la « transductivité » (par laquelle se reconnaît tout de même l’idée d’une sorte de mutualité de rapports entre monde et écriture : toute écriture se retrouve dans le monde, d’où elle provient peu ou prou, comme tout monde retourne, d’une façon ou d’une autre, à l’écriture, voire en dépend). Le terme « transductivité », qui chez Bernard Stiegler sert à nommer la relation entre l’image mentale et l’image-objet, permet à l’auteure de l’article de considérer l’écriture ou, autrement dit, la réalité du documentaire; de mettre en jeu les prétendus effets de réalisme que le documentaire le plus pur ou le moins métissé suscite ; de considérer ce que l’on pourrait appeler ici l’hétérogénéité fondatrice de l’écriture ou sa contingence relative, une contigence qui, étant son produit, susciterait des réflexions de l’ordre de l’idé-o-logie.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.144 | 0.051 |
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".