Bibliographic record
Abstract
L’article présente un genre particulier de récit, le feuilleton médiatique. Il s’agit d’articles de presse qui suivent un événement réel (p. ex. un conflit, une affaire, etc.), provisoirement inachevé ou incomplet, et dont la narration se poursuit au-delà du numéro quotidien. L’information tend ainsi à s’inscrire dans une série qui finit par prendre les contours d’un véritable feuilleton, avec son nœud, ses rebondissements et son éventuel dénouement. Ainsi, loin de fournir un récit atomisé constitué d’unités discrètes et autonomes, le feuilleton médiatique apparaît partiellement structuré et suit une logique séquentielle alternant mises en tension et résolutions de l’intrigue, liages en aval (anaphore, rappels, identifiants) et en amont (cataphores, hypothèses sur la suite, etc.). Dès lors, en l’absence d’une instance narrative centralisée qui aurait pour tâche de planifier l’intrigue, le feuilleton médiatique invite à s’interroger sur la nature de cette « intrigue naturelle » qui émerge au cœur du quotidien, et il nous conduit à reconceptualiser cette notion théorique centrale, aussi bien pour la linguistique textuelle que pour la théorie du récit.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.022 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 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".