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Record W2588578075 · doi:10.7202/1044405ar

Le fait littéraire au temps du numérique : Pour une ontologie de l’imaginaire

2016· article· fr· W2588578075 on OpenAlexaff
Servanne Monjour, Marcello Vitali-Rosati, Gérard Wormser

Bibliographic record

VenueÉrudit (Université de Montréal) · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldComputer Science
TopicCultural Insights and Digital Impacts
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Souvent conçues comme le vecteur de changements majeurs, les pratiques numériques constituent une occasion de mieux comprendre le fait littéraire en faisant apparaître de manière plus explicite que jamais des aspects ontologiques qui, en tant que tels, ont une valeur atemporelle. En particulier, et c’est l’objet de cet article, le fait numérique donne l’occasion de réinvestir une problématique qui parcourt l’ensemble de la réflexion sur le statut de la littérature depuis Platon et Aristote : celle du rapport entre littérature et réalité, dont Sartre et Derrida avaient déjà œuvré à déconstruire l’opposition au XXe siècle. Selon nous, le numérique souligne l’absence de séparation entre symbolique et non-symbolique, nous empêchant de penser une rupture entre imaginaire et réel. Pour rendre compte de cette structure, nous nous appuierons sur le concept d’éditorialisation, qui vient désigner l’ensemble des dispositifs permettant la production de contenus dans l’espace numérique en tenant compte de la fusion entre espace numérique et espace non numérique. À travers des exemples littéraires – Traque Traces de Cécile Portier et Laisse venir d’Anne Savelli et Pierre Ménard – nous démontrerons comment la littérature participe aujourd’hui à l’éditorialisation du monde, enterrant ainsi définitivement le dualisme imaginaire-réel pour lui préférer une structure anamorphique.

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)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.741
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
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.003
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

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.

Opus teacher head0.038
GPT teacher head0.203
Teacher spread0.165 · 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 designNot applicable
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".

Quick stats

Citations12
Published2016
Admission routes1
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