Bibliographic record
Abstract
Si l'allégorie est une métaphore filée, comme disent les classiques, il faut commencer par étudier cette dernière. Le système du Groupe µ, dont nous avons donné ailleurs une version revue et corrigée, esquive cette terminologie traditionnelle, mais si l'on veut appliquer un tel système à la rhétorique langagière, il est nécessaire d'en trouver les corrélations. Or, tandis que la métaphore de l'image, à la différence de la métaphore verbale, relève presque complètement de l'iconicité primaire, l'allégorie ne peut pas être fondée, dans les deux cas, que sur une iconicité secondaire. Nous utilisons le terme d'iconicité primaire pour désigner les cas où la ressemblance précède et détermine la fonction du signe, et nous l'opposons à l'iconicité secondaire, où la similitude ne devient perceptible que grâce à la fonction du signe. Néanmoins, nous allons voir que, dans l'image, l'allégorie a plus de chance de devenir « symbole », dans le sens où les romantiques opposaient ce dernier à l'allégorie. Pour le montrer, nous nous fondons sur notre interprétation, dans les termes de la sémiotique moderne, de l'opposition entre les deux modes de représentations caractérisées par Lessing.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".