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Record W2753147772 · doi:10.7202/1040897ar

Pour une poétique du blanc1

2017· article· fr· W2753147772 on OpenAlexvenueno aff
Anne Rochebouet

Bibliographic record

VenueÉtudes françaises · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicMedieval European Literature and History
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’espace blanc, envisagé ici comme une surface vide, souvent ignoré, est pourtant un élément essentiel de la structuration et de la mise en texte, en page et en livre à l’époque médiévale. Trois exemples, de la plus petite à la plus grande surface concernée, permettent ici de l’envisager, en présentant des champs de réflexion à développer. Ainsi le blanc entre les mots, réévalué par les linguistes avec notamment les travaux de Nelly Andrieux-Reix et Simone Monsonego, est aujourd’hui considéré comme un outil pour appréhender la conscience linguistique des copistes ; il pourrait ainsi permettre de nouvelles approches dans les manuscrits écrits dans des zones de contact linguistique, comme les manuscrits copiés en Italie. Le trou dans le support manuscrit peut quant à lui être utilisé dans des mises en scène esthétiques et graphiques complexes, qui font écho et dialoguent avec le texte copié autour de lui, comme on le voit dans le Roi Flore et la belle Jeanne , lors de la scène du bain interrompu par Raoul (Paris, BnF, fr. 24430). Enfin, l’utilisation d’espaces blancs et la distribution et l’agencement des éléments sur la page (module des écritures, rubriques, place des illustrations, présence ou non de bouts-de-lignes) dans le Double Lai de fragilité humaine du BnF, fr. 20029 permet à Eustache Deschamps d’infléchir l’un des dispositifs de mise en page utilisés pour les traductions. Il inverse ainsi en partie le statut attendu dans ces mises en page pour les deux textes mis en regard.

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), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.795
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 studies0.0030.002
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.003

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.

Opus teacher head0.029
GPT teacher head0.240
Teacher spread0.211 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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

Citations2
Published2017
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