Bibliographic record
Abstract
Le « sense of wonder » traditionnellement associé à la SF est intimement lié au grotesque, une esthétique qui représente des fusions et combinaisons contre-nature d’objets. À l’époque postmoderne, le grotesque devient en quelque sorte normal, étant donné que la science parvient à détecter et synthétiser un nombre sans précédent d’entités encore jamais vues dans la nature. Le grotesque science-fictionnel part de cette prémisse, incorporant à son répertoire principal d’anomalies une panoplie de monstres, de cyborgs et d’aliens. Il renonce en général à appréhender ces anomalies dans un mode intellectuel, pour plutôt plonger dans un univers de corps qui souvent encodent en mutant sans relâche une mise en cause féminine de la rationalité scientifique, phallocratique. Cet article interprète Solaris de Stanislaw Lem comme la quintessence du grotesque science-fictionnel littéraire. Dans ce roman, l’objet central du grotesque est un océan plasmatique qui contraint les scientifiques solaristes à renouveler la conception qu’ils ont de leur propre rationalité scientifique. Même le récit mute continuellement, changeant d’une forme à l’autre. Les films Alien, par contraste, représentent le grotesque science-fictionnel spectaculaire. Dans ces films, les corps des aliens, des androïdes et des humains traversent des incarnations et des relations que leurs perpétuelles métamorphoses recomposent sans cesse.
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 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.028 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".