Comment faire apparaître Écho ? Soeurs, saintes et sibylles de Nan Goldin et Autoportrait en vert de Marie Ndiaye
Bibliographic record
Abstract
Cet article étudie l’usage du portrait photo-textuel dans l’écriture autobiographique au féminin, par le biais de l’analyse parallèle de Soeurs, saintes et sibylles de Nan Goldin, et de Autoportrait en vert de Marie Ndiaye. Grâce au jeu entre photographie et littérature, ces objets intermédiatiques présentent une structure en écho (et reposent sur une série d’échos) qui permet de revoir le mythe d’Écho et de Narcisse ainsi que le rapport entre le visuel et le verbal. Goldin et Ndiaye fondent leur travail sur l’indécidabilité de la photographie pour écrire entre le mythe et l’histoire personnelle, le sacré et le profane. Par ailleurs, les oeuvres étudiées peuvent être lues comme des légendes et des échos dans le cadre du corpus de chacune des auteures. Ces pratiques intermédiaires mettent en place une série de résonances qui permettent aux femmes, à l’intérieur des deux textes, d’être vues et entendues. Par le vacillement entre portrait et autoportrait, ces pratiques réussissent à faire apparaître des visages là où il y avait des voix.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".