Bibliographic record
Abstract
L’expression « écriveuses du Web » désigne ces femmes qui s’approprient avec courage et audace les espaces en ligne pour faire du Web leur territoire. Nous avons identifié deux notions permettant de problématiser leur pratique : l’abondance et le remix. Écrire sur le Web, c’est participer à l’abondance numérique, c’est-à-dire s’inscrire dans l’afflux de productions en ligne. Pour cela, les écriveuses trouvent des stratégies pour se connecter aux autres. Elles écrivent également pour garder le flux de leur créativité actif afin que leurs idées soient abondantes. Elles utilisent les écritures médiatiques qui, parfois, engendrent des remix. Ces derniers sont générés à partir d’une ou plusieurs autres productions culturelles et peuvent aussi s’appliquer à l’identité des écriveuses, qu’elles remixent afin d’explorer des formes d’écriture singulières.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 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 | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".