La figuration de l’espace et de l’appartenance culturelle dans une fiction télévisée
Bibliographic record
Abstract
Sans prétendre refaire l’analyse de grandes séries américaines – excellemment réalisée par quelques chercheurs ces dernières années –, on visera à éclairer ici une dimension censée mineure du phénomène et qui a à voir avec la référentialité de toute narration (par exemple, pour des séries très diffusées en France, par les chaînes hertziennes, comme Friends, Profiler, Caméléon ou The Sentinel). Les lieux figurés (et tout particulièrement les séquences tournées en extérieur ainsi que les décors intérieurs), les gestuelles (notamment l’articulation de la langue parlée et les expressions faciales, les postures et les démarches) seront particulièrement analysés en tant qu’ils modulent significativement les réceptions. Constituant une dimension opaque et structurellement inexplicitée (du fait de la présence de l’image et du son non linguistique) d’un « produit » culturel qui valorise l’univocité narrative, cette part « non rationalisée » du récit télévisuel est l’objet de domestications si variables qu’il est difficile de savoir si l’on peut parler d’une même série selon qu’elle est vue à Boston ou à Lyon, à New York ou à Paris, à Québec ou à Marseille.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".