Bibliographic record
Abstract
Que penser d’une jeune artiste qui se présente tantôt en Méduse ou en beauté orientale, tantôt en bouddha, en haltérophile ou en Gretchen? Que penser de cet autoportrait dédoublé « en damier » qui fait écho au portrait d’une femme « en rayures », celui-ci également dédoublé? Comment décoder des photomontages — tous plus énigmatiques les uns que les autres — conçus en collaboration avec cette même femme « en rayures », et qui se retrouvent intercalés dans un texte intitulé Aveux non avenus? Que signifie « aimer », lorsque l’être aimé est notre alter ego? Cette histoire d’amour entre soi et la projection de soi peut-elle éviter l’abîme? Cet article propose de réfléchir sur la notion d’« aimer » chez Claude Cahun et Suzanne Malherbe alias Marcel Moore, en interrogeant le côté « narcissique » et autoréflexif que révèlent la plupart des autoportraits, l’autobiographie et les photomontages, d’une part, et le désir lesbien stigmatisé à l’époque comme un « faux masque », d’autre part. Dans un deuxième temps, il s’intéressera à ce couple symbiotique que forment l’auteure-photographe Cahun et la graphiste-peintre Moore, symbiose artistique qui leur permet de créer des oeuvres à leur image.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".