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Record W2810166413 · doi:10.29173/cf478

Du “monstre-humain” au “monstre-objet” : l’évolution du monstre (in)visible dans Notre-Dame de Paris et À rebours

2018· article· fr· W2810166413 on OpenAlexvenueno aff
Jade Patterson

Bibliographic record

VenueConvergences francophones · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldComputer Science
TopicCultural Insights and Digital Impacts
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au XIXᵉ siècle en France, les monstres sont plus que visibles ; ils occupent le devant de la scène. Ils sont présents dans des domaines aussi divers que la science (avec la tératologie —la première “science” des monstres), la politique, où se dessinent des évènements “monstrueux” signalant une rupture de la norme, et la foire, où les spectateurs paient pour voir des formes grotesques. En prenant les exemples de deux œuvres littéraires : Notre Dame de Paris (1831) de Victor Hugo et A rebours (1889) de Joris-Karl Huysmans, nous examinerons comment la production à grande échelle des monstres a cependant pour résultat la banalisation du monstre comme figure extraordinaire. Nous soutiendrons qu’il existe une évolution du “monstre-humain” romantique au “monstre-objet” décadent qui reflète la monstruosité morale du créateur lui-même : une métamorphose du visible à l’invisible. Cette notion prend racine dans le contexte d’une notion évolutive de la construction philosophique nature/artifice où s’inscrivent d’importantes avancées technologiques, telles que les machines-outils (destinées à construire les pièces de machines). Cela marque un changement dans les perceptions des rôles de l’homme et de la nature dans le champ de création. Le monstre évolue d’un être extraordinaire (semblable aux créatures de la foire) à un objet banal, facile à reproduire, qui reflète les peurs de la production de masse dans une société industrielle. Enfin, en abordant les enjeux de la monstruosité et de la visibilité, nous montrerons comment le monstre devient visible même dans la forme du texte littéraire du XIXᵉ siècle, avec la naissance d’un roman-monstre.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.142
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0010.005
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.003

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 head0.060
GPT teacher head0.280
Teacher spread0.219 · 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 designObservational
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
Published2018
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