Typologie exploratoire des affordances textuelles
Bibliographic record
Abstract
Le concept d’affordance a été introduit par James J. Gibson dans le cadre de sa psychologie écologique en 1979. Les affordances sont des propriétés de l’environnement et des objets qui s’y trouvent. Lorsqu’elles sont perçues, ces propriétés permettent à l’animal – à l’humain – de savoir comment il peut agir dans un contexte donné. Omniprésentes, dans le monde et dans les objets du monde, ces propriétés concernent donc aussi tous les artéfacts destinés à la lecture, qu’il s’agisse d’un roman, d’une page Web, d’un formulaire fiscal, etc. En ce sens, les affordances doivent intéresser la rédactologie parce qu’elles influencent à divers degrés les interactions avec les documents et les textes en circulation dans notre société. Dans une logique exploratoire, nous proposons six types d’affordances qui nous semblent caractériser tous les documents et les textes (imprimés et numériques) susceptibles d’exister : les affordances gibsoniennes, les affordances de lisibilité fondamentale, les affordances linguistiques fondamentales, les affordances du genre, les affordances des zones informationnelles et les affordances microstructurelles. Les types proposés s’inscrivent dans un mouvement perceptuel allant des affordances macroscopiques vers les affordances microscopiques, mais toujours en marge du processus de lecture psycholinguistique.
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 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.013 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.003 |
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".