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Record W2780080903 · doi:10.3917/r2050.063.0095

L’histoire du roman par les romanciers

2017· article· fr· W2780080903 on OpenAlexaff
Isabelle Daunais

Bibliographic record

VenueRoman 20-50 · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicLiterature and Culture Studies
Canadian institutionsMcGill University
Fundersnot available
KeywordsArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Un récit de fondation et de disparitionDans un article intitulé « Devant le temps des écrivains », Judith Schlanger remarque combien « [p]our nous l'admiration littéraire et l'intérêt du savoir se sont noués » 1 .La pratique moderne de la littérature n'impliquant plus seulement, comme au temps des belles-lettres et encore au XIX e siècle, de lire et d'aimer les œuvres, mais aussi de les étudier et de les analyser, elle est devenue un objet d'enquête et d'investigation :Le désir de proximité et le désir de connaissance vont désormais ensemble, et leur nœud est devenu la grande manière professionnelle moderne de vivre dans la littérature.Il nous paraît aller de soi qu'aimer les chefs-d'œuvre entraîne à les étudier, que ce soit historiquement ou de tout autre manière.Nous voyons une connexion directe entre l'amour de la littérature, le goût du séjour des lettres -et le désir de s'approprier la littérature comme terrain d'étude.Plus on considère la littérature comme précieuse, plus on trouve désormais évident d'étudier et d'interpréter son corps historique 2 .Si cette remarque vise d'abord les lecteurs qui font métier de la fréquentation des œuvres (professeurs, critiques), c'est aussi pour nous tous, c'est-à-dire pour nous tous qui accordons à la littérature une part importante de nos heures et qui plaçons les œuvres au centre de notre compréhension du monde, que l'admiration et le désir de connaissance 1. -

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.011
Threshold uncertainty score0.030

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0070.017
Scholarly communication0.0070.003
Open science0.0010.002
Research integrity0.0020.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.002

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 head0.016
GPT teacher head0.216
Teacher spread0.200 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations0
Published2017
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