Bibliographic record
Abstract
Le choix méthodologique de ce travail pose la génétique textuelle comme discipline de référence ; celle-ci prend en compte prioritairement une description des phénomènes intrinsèques de scripturalité, bien avant de s’intéresser au seul produit final. Les concepts clés de la génétique textuelle (successivité, immédiateté, linéarité) sont réactualisés et transférables à de nouveaux corpus hétérogènes, collaboratifs, polygraphiques et professionnels. En ajoutant l’appareil conceptuel génétique, il devient possible de suivre et de visualiser le pas-à-pas des transformations : le retour critique sur sa propre écriture s’apprend, se raffine à l’aide de ressources visuelles. À partir de repères élémentaires en génétique textuelle, il s’agit de considérer les différentes manières d’étudier ce que la génétique nomme avant-texte, afin de pouvoir classer les principaux corpus génétiques, depuis les premiers corpus littéraires jusqu’aux plus récents, multimodaux, dont font partie les écritures professionnelles monolingue (rédaction) et plurilingue (traduction).
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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 teacher head, 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".