Bibliographic record
Abstract
L'importance de plus en plus grande accordée à l'image, fixe ou animée, surdétermine une représentation de plus en plus explicite du corps. Or, le numérique et le cyberespace n'ont rien fait pour atténuer cette adéquation. Au contraire, le régime de l'image et du regard y est même entré dans une nouvelle mutation : à l'accessibilité sans fin d'Internet correspond une surabondance, une surexposition du corps érotisé. Dans le contexte, il devient important d'analyser la présence du corps sur Internet et, plus précisément, du corps dénudé tel qu'il est photographié et mis en scène sur ce support numérique. Pour en rendre compte, notre attention s'est portée sur cinq œuvres (tirées de l'exposition virtuelle Le Nu, organisée par Incident.net). Elles permettent d'illustrer certains des éléments fondamentaux de la représentation numérique, ainsi que les jeux auxquels ils donnent lieu : ce sont la nature pixellisée des photographies, leur transmission par un réseau, le traitement numérique qu'elles peuvent subir, l'interactivité qu'elles mettent en jeu et, de manière plus globale, la multiplicité de l'offre. Les œuvres choisies permettent d'examiner les conditions d'une présence du corps sur Internet et offrent un regard critique sur un aspect singulier de notre imaginaire contemporain, à savoir la prépondérance du corps et de ses fictions.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 0.004 |
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".