Bibliographic record
Abstract
Cet article explore un problème théorique lié aux considérations génériques que soulèvent l’autobiographie, l’autofiction, la biographie et la biofiction, dans le contexte plus général des débats récents portant sur la distinction logique et ontologique entre fait et fiction. Il cherche à démontrer que les différentes typologies visant à distinguer les récits de vie des trente à quarante dernières années en fonction de leur degré de fictionnalité ou de référentialité adoptent pour la majorité une posture que Gérard Genette a qualifiée de « conditionnaliste », puisqu’elle fonde la fictionnalité sur une critique du jugement, par opposition aux théories dites « essentialistes » qui postulent l’existence de marqueurs internes de la fiction.Plus spécifiquement, mon article s’intéresse à l’impact que cette approche méthodologique a produit sur la théorie des genres, en proposant que celle-ci fait aujourd’hui l’objet d’une polarisation entre deux tendances. Tandis que la première a abouti à la multiplication de catégories génériques visant à apposer un caractère normatif au « pacte de lecture » qu’instaurent des œuvres singulières, la seconde consiste à l’inverse en l’effacement des frontières génériques au profit d’une analyse thématique de la littérature contemporaine.
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 | 0.006 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.027 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.013 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".