Bibliographic record
Abstract
Cet article vise à définir, par induction analytique à partir de matériaux recueillis depuis plus de 4 ans dans des résidences universitaires en France, aux États-Unis et au Canada, ce qu’est une plaisanterie d’initiés. Les plaisanteries d’initiés , objet principal de la présente étude, sont le résultat d’une filature d’interactions antérieures. Nous montrons ici que celles-ci sont toujours déclenchées par une situation absurde désamorcée par le rire des initiés in situ ou a posteriori . Elles sont alors activées et réactivées par les initiés en présence d’un public. Nous définissons ainsi les initiés comme les personnes présentes lors de la situation absurde et participant explicitement à la ou aux situations de désamorçage par le rire. Leur statut d’initiés leur autorise trois actions : répéter la plaisanterie devant un public, exprimer explicitement la compréhension de la plaisanterie (si elle est dite par un autre initié) et négocier avec les autres initiés l’inclusion d’un membre encore fluctuant. Cet article vise alors à distinguer les moqueries (rire excluant) des « taquineries » (rire intégrateur) dans le cadre des plaisanteries d’initiés. Les membres initiés des groupes ne sont pas seulement des personnes qui connaissent l’origine de la référence passée, mais celles et ceux qui ont partagé l’expérience émotionnelle du désamorçage par le rire.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.004 |
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".