De l’attention à accorder aux aspects narratifs et littéraires en anglais de spécialité : l’exemple du domaine économique
Bibliographic record
Abstract
Cette étude a pour objet de montrer en quoi la prise en compte des segments narratifs et littéraires dans le domaine économique peut bénéficier à la recherche sur les discours et les milieux spécialisés qui les produisent. Le cadre théorique est d’abord présenté par rapport à la conception classique de la séquence narrative et la fonction du récit. L’analyse s’attache ensuite à évaluer la place, la nature et la fonction des manifestations narratives et littéraires au niveau de l’élaboration de la théorie économique du XVIIIe siècle à nos jours. L’étude s’intéresse enfin aux segments narratifs qui servent à partager les connaissances et les transmettre à des étudiants, à éduquer un public plus large, ou encore à communiquer (discours officiels des responsables de la politique monétaire). La perspective panoramique adoptée prend en compte un large éventail de genres (récits, contes, fables, paraboles, manuels) et de tropes (allégories, métaphores, analogies), sans oublier les graphiques et schémas qui racontent aussi des histoires.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".