Bibliographic record
Abstract
En bande dessinée, le moyen privilégié de l’identification des séries est le personnage. À l’origine, le nom du ou des protagonistes tenait lieu de signature, tandis que le style du dessin servait seulement à indiquer au lecteur à quel sous-genre de bande dessinée il avait affaire. C’est pourquoi, dans les années 1910, quand la multiplication des séries va contraindre les auteurs à adopter des signatures visuelles plus distinctives, on n’assistera pas à une diversification stylistique, mais à une surenchère dans l’apparence graphique des personnages, aux garde-robes de plus en plus criardes et excentriques, comme en attestent les exemples de Spirou et Superman. Cet attrait nouveau pour des personnages (stéréo-)typés va pousser les dessinateurs à s’inspirer parfois très littéralement du répertoire du roman populaire, auquel ils emprunteront des types de héros prêts-à-porter, mais aussi des trucs et ficelles de la sérialisation, comme en témoigne l’exemple de Hergé qui, pour inventer Tintin, imitera Rouletabille, le fameux personnage romanesque de Gaston Leroux, auteur auquel il empruntera aussi les principaux ressorts de ses intrigues, et notamment le motif du déguisement.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.036 | 0.005 |
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".