Bibliographic record
Abstract
Nous essayons de dégager quatre niveaux d’analyse propres à définir une sémiotique, en ayant plus spécifiquement en vue la sémiotique des images. À un premier niveau, une image peut être comprise comme une composition de parties, la rhétorique jouant sur les déplacements et condensations que cette structure autorise. À un deuxième niveau, l’image offre des faits de liaison, d’une tout autre nature, dont nous illustrons quelques possibilités et que nous cherchons à comprendre en la comparant avec la prédication linguistique. Ces deux niveaux entrent plus ou moins en résonance avec des hypothèses de nature ontologique qui forment un troisième niveau. Ce dernier point se comprend mieux si l’on remarque que, quelle que soit l’ontologie postulée, il s’agit finalement de comprendre comment des multiplicités peuvent être données dans des unités, ce qui, en un certain sens, est aussi un problème de liaison. Finalement, nous essayons de montrer pourquoi toute image s’inscrit dans ce que l’on peut appeler une économie. Quatre niveaux d’analyse se dégagent ainsi : des compositions méréologiques, des liaisons prédicatives, des horizons ontologiques et une économie.
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 | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.017 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 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".