Bibliographic record
Abstract
Excessif sur le plan de la littéralité – par sa densité sémantique, sa complexité syntaxique –, Toast funèbre l’est aussi sur le plan de la vocalité : de tout le corpus mallarméen, aucun autre poème ne semble donner écho à d’aussi nombreuses sources énonciatives, au point d’offrir un concert proprement déconcertant de voix ; fait plus étonnant encore, aucun autre ne semble faire retentir aussi autoritairement, aussi frontalement, la voix du je-poète. Ce bref commentaire « raisonné », qui voudrait aussi et surtout être une lecture résonante, se concentre sur ces faits et effets de voix, en postulant qu’ils concourent finalement à mettre en relief une voix en particulier : celle d’un « Maître » qui ne renvoie toutefois pas tant au dédicataire du poème, Théophile Gautier, qu’à son auteur… Tel serait le principal enjeu symbolique de Toast funèbre : celui d’un « don » poétique à la faveur duquel Mallarmé s’emploierait à promouvoir, à un moment charnière de sa carrière, sa posture d’auteur. En fin d’analyse, le parallèle avec l’autre grand toast des Poésies qu’est Salut, ouvrant à un point de vue comparatif nouveau, distinct de la perspective induite par la référence traditionnelle aux autres tombeaux, permet de préciser les contours idéaux de ce « Maître » mallarméen.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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".