Bibliographic record
Abstract
Les romans médiévaux se caractérisent par un rôle structurel très fort des dialogues. On peut classer ceux-ci en deux catégories selon leur fonction dans l’action, et quel que soit le type de discours dont ils étaient constitués. Première catégorie : les dialogues catalyseurs. Ils modifient une situation, soit en engageant les personnages dans l’action par un ordre, une décision… soit en les désengageant de l’action quand ils l’estiment terminée. Ils produisent un composé nouveau avec les données de l’action. La deuxième catégorie regroupe les dialogues analyseurs, qui explicitent l’action. Ils peuvent être supprimés au plan des événements mais pas au plan du contenu sémantique de l’œuvre. Soit ils illustrent la scène en ajoutant une parole emblématique, soit ils la commentent. Certains dialogues, particulièrement longs, font figure de scène en eux-mêmes et comportent les mêmes phases d’engagement et de désengagement que les actions d’une autre nature. C’est une troisième catégorie qui recoupe les deux autres. Cette typologie est indépendante de la qualité présumée des dialogues.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
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".