Bibliographic record
Abstract
Le poete Eugene Guillevic considerait l’adjectif qualificatif comme « le gras du poulet » en poesie. L’adjectif qualificatif en dirait trop, il ne laisserait pas assez imaginer. Beaucoup de poetes d’aujourd’hui utilisent l’adjectif qualificatif. Sont-ils pour autant de mauvais poetes ? Etait-ce Guillevic qui avait raison ? L’adjectif qualificatif est-il un mot moins fort en poesie que le nom, par exemple, comme le suggere Yves Bonnefoy ? Est-il nuisible au poeme ? Voici des questions qui, pour qui s’interesse au langage poetique, peuvent paraitre importantes. Dans son recueil de poemes Sud Nord , compose de poemes glanes au cours de differents voyages, Thanh-Vân Ton-Thât ne rechigne pas a utiliser des adjectifs qualificatifs. Chaque poeme apparait souvent comme un tableau fugitif vole a l’instant, ecrit dans un style tres concentre tout a fait caracteristique de sa poesie – j’allais dire tres attique – que l’on trouvait deja dans Le Pays d’Avant ou New-York. Ne cherchant a rendre compte de tous les adjectifs, cet article a surtout pour objectif de se pencher sur l’etude des adjectifs de couleur dans ce recueil. On pourrait distinguer les adjectifs designant des couleurs pures des adjectifs introduisant dans la toile du poeme des nuances colorees, avant d’evoquer les couleurs metaphorisees du poeme et la place de l’adjectif. Normal 0 false false false EN-US X-NONE X-NONE
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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 | 0.001 | 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 | 0.001 | 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) | 0.003 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".