Bibliographic record
Abstract
Bien que Louis Sébastien Mercier ait consacré deux ouvrages à des questions d’ordre poétique (De la littérature et Du théâtre), le panorama urbain qu’il esquisse dans le Tableau de Paris (1781-1788) lui fournit un prétexte pour réfléchir à la fonction de la littérature dans la cité ainsi qu’aux moyens de moderniser l’esthétique des oeuvres pour accroître leur portée. Si, dans son oeuvre panoramique, il consacre quelques passages au roman, ce genre ne fait pas l’objet d’une critique isolée : le discours sur le roman s’élabore essentiellement dans les interstices du discours sur le drame, dont Mercier a contribué à définir la forme moderne. Le roman se taille néanmoins une place de plus en plus importante à mesure qu’avance le projet du Tableau. C’est autour des débats sur le style que se cristallise le discours théorique sur le roman. Le style romanesque se pose en modèle en ce qu’il semble le plus à même d’établir une communication intime entre l’auteur et le lecteur et de mettre en branle une chaîne émotive par laquelle l’oeuvre peut véritablement agir sur le lecteur. Après la Révolution, dans Le nouveau Paris (1799) qui sert de suite au Tableau de Paris, le discours théorique sur le roman disparaît, mais il est réinvesti au sein de la narration. Dans plusieurs passages de cette oeuvre qui doit tracer le portrait du Paris postrévolutionnaire tout en faisant l’histoire de la Révolution, Mercier renonce à la neutralité historiographique et mobilise des procédés typiquement romanesques pour créer un effet esthétique et émouvoir le lecteur. Le romanesque devient ainsi l’un des vecteurs du sublime et du pittoresque que l’on cherche désormais à conférer à l’histoire.
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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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 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".