Sémiotique pragmatique et photographie numérique. Le cas de la retouche photographique
Bibliographic record
Abstract
À force d’être exposé aux grands pourvoyeurs de photographies retouchées que sont les médias, notre regard s’est adapté au point de fonctionner dans cet univers de papier et d’écrans comme s’il était en continuité avec l’univers des expériences non médiatisées. Ceci est tout particulièrement vrai de la reconnaissance des visages. À l’occasion de cette étude sémiotique, pragmatique, cognitive et systémique nous tenterons d’étudier les transformations que subit un portrait photographique lorsqu’il est soumis aux opérations esthétiques et plastiques d’un spécialiste de la retouche. Nous nous attarderons tout particulièrement à l’impact de la transformation qu’un dispositif informatique de comparaison d’images “avant” et “après” la retouche a sur le spectateur. Finalement, nous étudierons les questions de l’indicialité et de l’indexicalité de la photographie numérique en général et spécifiquement dans le cas de la photographie retouchée.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".