Bibliographic record
Abstract
Les œuvres mortesAnnie Pronovost e mon père, il ne nous restait rien d'autre que ce livre français sur la marine.Ce livre a été pendant longtemps, jusqu'aux études de Li Dao, le seul livre qu'il fût possible de trouver à la maison.Mon père possédait ce livre comme on possède un trésor ; il l'avait reçu on ne sait de qui, et il le rangeait précieusement sous sa paillasse.Pendant longtemps il n'a pu en utiliser que les images noircies, sans arriver même à deviner ce que le livre pouvait lui apprendre : pêcheur et fils de pêcheur, il avait trop peu fréquenté l'école pour savoir lire le français.Quand il a enfin rencontré ma mère, ils ont passé de nombreuses soirées d'amoureux à parcourir le livre, lisant et répétant chaque phrase comme des incantations magiques.Ma mère avait en effet fréquenté pendant une longue période l'école française de Haiphong.Il l'a certainement aimée pour sa beauté et sa vivacité, pour sa jeunesse encore frivole, mais sans doute un peu aussi parce qu'elle savait déchiffrer le livre.Mon père l'avait supplié tant de fois de lui lire les légendes sous les gravures de bateaux qu'il en savait, à ma naissance, à peu près toutes les pages par cœur.Il s'installait le soir avec son livre, et il parlait des bateaux avec de jolis mots, étrangement sonores, cambuse, étrave, poupe.Il appuyait l'index sur l'image et nommait sans hésitation ce qu'il désignait.Il avait ses mots préférés : les « œuvres vives » et les « œuvres mortes ».Les œuvres vives sont les parties du bateau qui restent noyées au fond de l'eau ; les œuvres mortes, celles qui respirent à la surface.La ligne de flottaison est la seule mince frontière qui sépare la vie de la mort.Ce sont les mots qui ont marqué sa vie, les mots qui lui inspiraient tous les jours des petits refrains improvisés dans un français maladroit.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.060 | 0.014 |
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".