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Record W2585554726 · doi:10.7202/1090006ar

Topos, répétition et différence

2022· article· fr· W2585554726 on OpenAlexvenueno aff
Jean‐Pierre Dubost

Bibliographic record

VenueTopiques études satoriennes · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicLinguistics and Discourse Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsTopos theoryPhysicsArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Si la SATOR, grâce à la pertinence de ses hypothèses de départ et à la dynamique inhérente à ses recherches, est parvenue depuis sa création à des résultats remarquables et à la mise en place d’instruments d’analyse convaincants, aussi bien sur le plan méthodologique que grâce à la mise en place d’outils d’investigation informatisés de plus en plus adaptés, il reste que le questionnement qui anime ses recherches ne peut que réactiver l’énigme profonde et irréductible qui est à la source même de l’investigation satorienne, à savoir le fait même de la récurrence comme moteur de la transmission de la fiction et instrument de sa transformation. Rien ne le montre mieux que la genèse même de la définition du topos dans l’histoire de la SATOR. Si le topos au sens satorien du terme a pu être distingué d’entités semblables et affines comme par exemple le topos rhétorique, le motif, le mythème, etc. – distinctions sans lesquelles notre travail serait informe, inefficace et profondément entaché de confusion –, il est cependant intéressant de constater que tous les termes sur lesquels la définition a fini par s’appuyer afin de trouver sa stabilité et son efficace – à savoir la définition du topos comme configuration narrative récurrente – rassemble en elle-même trois degrés différents d’évidence. En effet, des trois termes en jeu (configuration, narration et récurrence), seul le terme de narratif est différenciant sans ambiguïté. Il permet par exemple de distinguer clairement topos et motif.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.922
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0160.000

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.

Opus teacher head0.034
GPT teacher head0.285
Teacher spread0.251 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2022
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