Bibliographic record
Abstract
Il s’agit, dans cet article, de réinterroger l’opposition chère à Barthes entre la fonction d’ancrage et la fonction de relais du texte verbal dans un ensemble multimédial et plurisémiotique. Nous nous proposons ainsi, dans un premier temps, d’étudier les contraintes que le genre du monument aux morts fait peser sur l’entrejeu des inscriptions verbales sur le socle du monument luxembourgeoisGëlle Fra(« femme en or ») (fonction de relais) et de la sculpture allégorique qui l’orne à son sommet. Dans un deuxième temps, nous visons à montrer comment les fonctions de relais et d’ancrage du verbal, à condition d’être réaménagées, permettent de rendre compte de la multiplicité des significations de l’installation artistiqueLady Rosa of Luxembourgde Sanja Iveković qui, sur le mode de la subversion, réénonce le monument aux morts dans un lieu public. Dans un troisième temps, il importe de s’interroger sur le rôle joué par les documents verbo-visuels qui, au moment de la mise en exposition de l’installation au musée, témoignent de la réception de celle-ci par le public. Établissant un parallèle entre la mise en exposition et l’« exécution » d’une oeuvre allographique, nous montrons que la fonction de relais, dûment repensée, permet de rendre compte du devenir (autre) de l’installation.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 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".