Bibliographic record
Abstract
Que désigne le concept d’intermédialité et quelle est sa vertu heuristique pour la théorie? En procédant à un petit essai d’« ego-histoire », cet article propose différentes réponses à cette question. Une chose frappe d’abord : si l’intermédialité a souvent été une idéologie d’artiste nécessaire à la création (voir Eisenstein), elle ne joue presque aucun rôle dans la première sémiologie du cinéma et dans la narratologie littéraire. Elle est « une question non questionnée », comme aurait dit Bachelard. La première vertu heuristique du concept est celle de la narratologie comparée , qui consiste à faire varier en extension et en compréhension des concepts peu ou prou universels. Elle procède par allers-retours entre mediums . Ces résultats restent fragiles tant qu’ils n’ont pas été confrontés à l’épreuve de la mise en contexte médiatique . En s’appuyant sur les exemples du début du cinéma et du succès mondial d’émissions du type Big Brother , on montre que le concept d’intermédialité n’a d’efficacité réelle que lorsqu’il établit des passerelles entre des médias différents pour mieux construire une relation intelligible entre des causes et des effets.
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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.027 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.016 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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".