Rhétorique des figures visuelles et argumentation par images dans le discours scientifique
Bibliographic record
Abstract
Notre propos consiste à comparer unerhétorique des figures visuelles, comme nous l’a proposée le Groupe µ dans sonTraité du signe visuel(1992), avec une rhétorique de l’argumentation par images– qui, bien que beaucoup moins connue, a produit un certain nombre d’études au sein de la sémiotique du discours d’inspiration greimassienne. Cette dernière approche vise à dépasser l’étude du trope en tant que figure locale allotopique et à rendre compte des enjeux argumentatifs produits par la disposition et l’enchaînement discursifs d’images et textes verbaux à l’échelle du discours. Si les effets rhétoriques ont souvent été étudiés sur des ouvrages artistiques, notre objectif est de nous interroger sur le syncrétisme du discours scientifique. Notre étude se termine en fait par une analyse de l’iconographie des trous noirs dans un ouvrage de vulgarisation scientifique d’astrophysique.
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 | 0.008 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".