Bibliographic record
Abstract
Après avoir interdéfini structure, terme, relation et opération, l’auteur propose une fusion de trois typologies d’opérations transformationnelles : celle de Groupe µ, celle de Claude Zilberberg et celle de François Rastier. Ensuite, l’auteur caractérise, principalement à l’aide de sa métatypologie, certains aspects de son corpus d’analyse. Celui-ci est constitué de quelque 270 représentations iconographiques d’êtres fantastiques du bouddhisme tibétain (divinités mondaines ou éveillées, démons, animaux mythiques, monstres, etc.). Il appert notamment que le corpus privilégie l’adjonction (et l’augmentation), parfois flamboyante, et très souvent une forme particulière de celle-ci : la réduplication d’éléments déjà présents dans la forme originelle (par exemple, l’adjonction d’yeux, de bras ou de jambes). Cependant, certains êtres échappent à ces règles, par exemple le Kirtimukha, monstre dont il ne subsiste – suppression maximale et conservation minimale – que la tête. Cette prépondérance d’une sémiotique tonique (adjonctions et augmentations) plutôt qu’atone (suppressions et diminutions) contraste d’une certaine manière avec la notion de vacuité, au coeur du bouddhisme, et le caractère ineffable et, plus généralement, irreprésentable de la réalité ultime.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".