Bibliographic record
Abstract
L’Autofictifest à la fois un blog ouvert par l’écrivain français Éric Chevillard en septembre 2007 et un journal intime publié annuellement depuis 2008 aux Éditions de L’Arbre Vengeur (chaque volume reprend tous les textes de l’année écoulée, qui sont alors effacés du site). Cette double identité, sur les plans matériel et générique, a notamment pour effet de créer deux contextes de réception différents, comme la critique l’a très tôt noté. La double matérialité de l’objet implique aussi, plus radicalement, de le considérer comme deux produits culturels distincts. Il y a ainsi un « effet-blog », détaillé notamment par Marie-Ève Thérenty, qui travaille l’écriture. Mais joue aussi ce que l’on pourrait appeler, par contraste, un « effet-livre ». Si celui-ci a déjà été abordé par certains travaux, il a moins retenu l’attention que le précédent. C’est à l’étude de cet effet-livre que cet article est consacré.
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 | 0.003 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".