Bibliographic record
Abstract
L’article, à partir d’une analyse sémiolinguistique, tente d’établir les règles d’organisation des régimes répétitifs de l’acte de mâcher. Ces régimes varient principalement du fait des formes matérielles par lesquelles ils opèrent. Le fait répétitif de l’acte de mâcher peut être intentionnel, orienté vers un but : on mâche expressément pour avaler, se nourrir. Le régime répétitif ici se justifie par son exacerbation et le contrôle (bien mâcher, mâcher longuement). Le fait répétitif de l’acte de mâcher peut aussi être purement mécanique et réflexe, incontrôlé. Même si, matériellement, il opère naturellement, le régime répétitif de l’acte de mâcher ici est de l’ordre de l’amuïssement. L’acte de mâcher ne se justifie plus par une visée a priori , il devient une simple opération figurative : telle manière de mâcher peut traduire un trait d’ennui, de nervosité ou même rien du tout ; mâcher peut se réduire à un simple acte médiatique qui n’opère que pour cela, etc.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 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 teacher head, 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".