L’écrivain français et le dictionnaire dans son oeuvre : objectivation, symbolisation, symbiose constante
Bibliographic record
Abstract
L’écrivain entretient une relation privilégiée avec le dictionnaire. Dans les circonstances, on ne s’étonne pas de rencontrer, au hasard d’un roman, une référence à ce proche et vaillant compagnon du processus d’écriture. Parfois simple figurant, élément d’un décor, parfois acteur de soutien de protagonistes de tous âges qui manient la plume, le dictionnaire se voit dépeint sous divers angles dans la littérature. L’écrivain lui réserve ainsi une variété de fonctions : il est ouvrage de référence, autorité, gagne-pain, oeuvre d’une vie. Il est aussi objet, tantôt parure, tantôt pied de lit, butin, projectile même. Gros ou petit, à l’occasion vétuste, il est image associée à l’intellectuel, au savant, au maître d’école, mais surtout à l’écolier. À partir d’extraits de romans provenant des bases de données Frantext et Gallica, nous avons dégagé ces images multiples du dictionnaire proposées par les écrivains français.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.003 |
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".