En deçà du bien et du mal écrire. Pour une saisie en temps réel des invariants opérationnels de l’écriture
Bibliographic record
Abstract
Dans ce travail, il s’agit, à partir de la génétique du texte, de saisir un avant-texte numérisé, au moyen de l’enregistrement tant des événements d’écriture que des opérations d’écriture, lesquels forment des invariants processuels, auxquels aucun scripteur n’échappe dans sa production écrite. Ces invariants se situent en deçà de pratiques prétendument bonnes ou mauvaises, en deçà de pratiques expertes, ou novices, que celles-ci soient écrites en langues maternelle, étrangère ou seconde. Le rôle du déjà écrit se présente alors comme un facteur déterminant : il autorise de mettre en parallèle les opérations qui s’inscrivent à la suite du déjà écrit et les opérations qui font retour dans le déjà écrit. Il devient alors possible de comparer des productions expertes à des productions novices. Ce qui semble les différencier est la manière dont les scripteurs expérimentés se positionnent face au texte déjà écrit, c’est-à-dire face au volume textuel en mouvement, construit sur les gestes d’ajout et suppression, eux-mêmes interprétés en opérations d’ajouts, de suppressions, de remplacements et de déplacements. Ainsi, un scripteur expérimenté reviendra (bien) plus souvent dans son déjà écrit pour, principalement, y effectuer des ajouts et des remplacements
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 | 0.003 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.012 |
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".