Bibliographic record
Abstract
arie, comment décririez-vous les caractéristiques du documentaire narratif ?Quelles sont les différences avec les autres genres de documentaires ?C'est d'abord une question de structure et de point de vue.On lit un documentaire narratif comme un album de fiction.Le texte est donc linéaire.On ne « sautille » pas d'un texte à l'autre comme on le ferait dans un documentaire traditionnel, mais on suit histoire avec des mots et avec des images qui sont, en général, des illustrations donnant à l'aspect du livre un esprit roman photos ou BD, selon leur découpage.C'est aussi une question de point de vue, car le récit est, la plupart du temps, raconté d'un point de vue humain, donc avec une certaine dose d'émotions.Que ce soit un narrateur extérieur ou une histoire à la première personne, la description des événements permet de transmettre ce qu'il ressent.De cette façon se crée un lien affectif entre les personnages de l'histoire (souvent des enfants vivant des événements historiques ou des aventures sociales) et le lecteur.Dans Les enfants de la mine de Fabian Grégoire (coll.Archimède), la tristesse de l'instituteur qui voit ses petits élèves le quitter pour aller travailler à la mine à huit ans, la curiosité de ces enfants sur un monde dont ils entendent parler depuis leur naissance, puis la peur qui s'installe peu à peu lorsque des drames interviennent, toutes ces
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.012 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.006 |
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".