L’âge d’or des orages d’acier: extension et limites de la guerre sérialisée
Bibliographic record
Abstract
Le roman de guerre français connaît la sérialisation depuis 125 ans mais l’âge d’or des collections spécialisées date de 1964-1981, précédé par une période de collections bas-de-gamme commencée en 1952. D’abord, plutôt que cette production elle-même, ce sont les impacts systémiques d’une telle sérialisation réussie sur le reste du genre qui seront éclairés, sur les trois secteurs qui en ont été le plus affectés : effets d’entraînement dans la paralittérature, dans la réédition et dans l’historiographie pop.Puis la tendance à la sérialisation impulsée par les collections sera articulée à deux formes distinctes mais complémentaires de résistance littéraires au sériel, la polyphonisation du récit et l’infigurable de la guerre.Enfin, la production 1952-1981 sera caractérisée : par l’hégémonie de la vision rétrospective et du retour thématique sur la Seconde guerre mondiale, par l’importance de l’érotisme misogyne (issu des collections des années 50) et par la répartition graduelle de certains traits, même si elle s’effectue sur fond d’une polarisation générale du genre entre médiat et immédiat – entre propension à la complexification littéraire hors-sérialité et tendance paralittéraire selon laquelle il serait facile de représenter la guerre.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".