Bibliographic record
Abstract
Cet article interroge les définitions classiques des ruines à travers la lecture d'auteurs clés de la théorie des ruines dans la perspective de comprendre si les interprétations qu'ils en font sont valides pour saisir les ruines contemporaines produites par les guerres, le terrorisme ou les catastrophes naturelles. Il en ressort très vite que le modèle de lecture de l’événement passé que constitue la ruine ne fonctionne pas sur celles en cours ou à venir. La permanence des phénomènes de destruction guerrière, écologique, urbaine, humaine, environnementale, terroriste que l’on voit dans les médias, fait penser que le beau, la méditation sur notre devenir et sur la mort, ces universaux de l’esthétique et de la métaphysique des ruines, sont des valeurs « en théorie » qui n’ont aucun sens confrontés aux enjeux économiques et géostratégiques à échelle mondiale qui produisent ruines et chaos. À l’esprit des ruines classiques, dont tout l’attrait tient à ce qu’une oeuvre humaine est perçue comme une oeuvre de la nature, sont venus s’ajouter, d’une part une ruine instantanée provoquée par les divers vecteurs de destruction contemporains et, d’autre part, l’esprit d’une ruine « aidée » incluant un futur de ruine dans les projets.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.013 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".