Bibliographic record
Abstract
Emile Zola devant la censure victorienne — Cette étude donne un aperçu sommaire de quatre formes prises par la censure victorienne — la ligue de moralité (« National Vigilance Association »), les bibliothèques de prêt (« circulating libraries »), la justice et l'autocensure (« bowdlerism ») — et leurs effets sur la traduction des romans de Zola. Les oeuvres de ce dernier ont connu un succès de scandale et ont provoqué un débat journalistique en France, mais Zola n'a jamais été traîné en justice à cause de ses écrits. Par contre, en Angleterre, les cercles littéraires établis honnissent les traductions victoriennes de ses oeuvres et la ligne de moralité appuyée par le moraliste Stead lance une campagne de censure des traductions de Zola. L'éditeur de ces traductions, Henry Vizetelly, a dû comparaître deux fois devant les tribunaux et les deux fois il a été condamné. Non seulement il dut payer une amende et passer trois mois en prison, mais encore Nana, Piping Hot! (Pot-Bouille) et The Soil (la Terre) ont été interdits, même si ces trois traductions avaient — comme les autres — été « autocensurées » par les traducteurs et l'éditeur avant la parution. Il est dès lors évident que ce sont les idées réformatrices de Zola et le lectorat visé (petite bourgeoisie et classes populaires) qui ont motivé l'opposition des pouvoirs constitués de l'Angleterre de l'époque aux romans de Zola.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.000 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".