Bibliographic record
Abstract
Le propos de cet article sera de tenter de mettre en évidence les éléments caractéristiques de la sérialité des fictions plurielles de la télévision. En effet, la sérialité serait susceptible de jouer un rôle essentiel dans la relation sensible qui lie ces fictions à leurs publics, ce qui en ferait une notion centrale de leur approche esthétique. Nous montrerons en outre que si la sérialité peut se jouer au niveau de l’œuvre, du développement sériel et/ou feuilletonesque d’une matrice (c’est ce que nous nommerons la sérialité matricielle), elle peut aussi se jouer au niveau du média, non seulement au travers du développement d’un certains nombre de paramètres éditoriaux liés aux promesses de la fiction, à son rapport à l’expérience quotidienne, et à la programmation ; mais aussi dans la mesure où même les œuvres de logique éditoriale (les téléfilms unitaires ou les films de cinéma) ne peuvent échapper à une forme de contagion sérielle liée aux phénomènes de mise en module ou en paradigme (nous la nommerons sérialité éditoriale).
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".