La « révolution » de la lecture romanesque au XVIIIe siècle en France : institutionnalisation de la lecture et émergence d'une nouvelle sensibilité
Bibliographic record
Abstract
Cet article cherche à nuancer la thèse d’une «révolution» de la lecture romanesque, selon laquelle une nouvelle pratique de lecture, se caractérisant par une affirmation de la sensibilité et de la subjectivité du lecteur, émerge dans la seconde moitié du XVIIIe siècle.Analysée à la lumière des discours du XVIIe siècle sur le roman, cette lecture sensible, que définissent des auteurs comme Denis Diderot et Jean-Jacques Rousseau, se présente moins comme une rupture avec les pratiques antérieures que comme la revendication d’une dimension de la lecture romanesque qui était déjà bien présente par le passé. Réinscrite dans le processus de prise en charge culturelle de l’expérience romanesque qui s’étend à travers tout l’Ancien Régime, cette revendication accrue de la lecture affective témoigne moins d’un changement de sensibilité que de l’institutionnalisation de la lecture romanesque qui se développe depuis le début du XVIIe siècle. C’est parce que cette institutionnalisation a pris forme que les lecteurs de la seconde moitié du XVIIIe siècle peuvent pleinement revendiquer une lecture affective, sans craindre que celle-ci conduise aux excès que dénoncent les détracteurs de la fiction.
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 | 0.005 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".