« Au détour des chemins battus » : topique et topologie dans les histoires comiques
Bibliographic record
Abstract
Portant sur six histoires comiques qui couvrent la période 1623-1657, mon analyse se focalise sur une manifestation particulière de la topique « mauvaise rencontre », s’articulant autour des notions de détour et d’égarement. Créant un effet de digression sur le parcours diégétique, les séquences considérées mettent explicitement en rapport topique et topologie puisque l’élément déclencheur est un écart, une erreur ou « aberration », dans l’itinéraire du protagoniste. S’étant éloigné du « grand chemin », celui-ci est assailli par un personnage fou / sauvage / possédé, ou par une foule en furie. Ces épisodes à résonnance grotesque se concluent sur une perte de repères et/ou sur une mise à nu. Leur repérage met en évidence un champ lexical qui rapproche la situation topographique de la désignation de personnages « délirants » (etym. – « sortir du sillon »). En fin de parcours, une histoire comique plus tardive – Le Roman bourgeois (1666) – permet de constater un changement significatif dans la configuration topographique et le parcours des personnages.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".