De la « surface trompeuse » à l’agréable imposture. Le visage au XVIIe siècle
Bibliographic record
Abstract
Longtemps considéré comme un genre inférieur, le portrait peint suscite, au XVIIe siècle, un engouement de plus en plus marqué chez un public de clients et d’amateurs. Or la théorie du portrait ne cesse d’entrer en dialogue avec les textes scientifiques ou religieux, philosophiques ou littéraires. Cet article met en évidence les enjeux théoriques reliés à la représentation du visage pour ensuite examiner de quelle façon les romans, récits et pièces du XVIIe siècle reprennent les principaux lieux communs du portrait peint, qu’il s’agisse du portrait comme substitut de la présence de l’autre, du problème de la comparaison entre le modèle et l’image peinte, l’original et la copie, l’être et le paraitre, ou de celui de la mise en scène de soi et de la vanité. Pareil tableau permet de montrer en quoi le portrait est un lieu ou s’incarnent à la fois les plus vives espérances sur les possibilités d’une représentation du visage susceptible de livrer l’intimité dans la plus parfaite transparence et les plus grandes inquiétudes théoriques au sujet d’un monde dominé par les apparences. Ce sont ces différentes tensions qui sont ensuite étudiées à partir de deux textes de Charles Sorel : Le berger extravagant (1627) et La description de l’isle de portraiture et de la ville des portraits (1659).
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 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".