Bibliographic record
Abstract
Dans les rapports que les géographes entretiennent avec la littérature, l’attention se concentre souvent sur les passages descriptifs supposés contenir l’essentiel de la matière géographique du roman. Cette description topologique obstrue le regard des géographes sur les autres instances du récit qui contribuent aussi à la création d’espaces littéraires. Cela a eu pour effet de privilégier des oeuvres où la description des lieux abonde, et à négliger les autres où elle se fait rare. Fidèles en cela aux idées classiques selon lesquelles le temps appartient au récit et l’espace à la description, les géographes se sont surtout intéressés à une manifestation de l’espace dans la littérature et beaucoup moins aux diverses formes de spatialités. Nous examinons ici les écrits de fiction de Charles Bukowski (1920-1994) dont l’oeuvre, pauvre en passages descriptifs, est pourtant porteuse d’une spatialité complexe. À partir de l’examen d’un thème cher à Bukowski – l’être piégé –, nous constatons qu’il est possible de saisir l’espace littéraire en l’absence de descriptions topologiques étoffées.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.008 |
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".