Bibliographic record
Abstract
Cet article interroge l'évolution des rapports entre fictionnalité et référentialité depuis le début des années 1990 à partir d'une perspective double, laquelle met en dialogue deux disciplines faisant rarement l'objet d’une étude comparée, soit l'historiographie et la théorie des genres littéraires. Le choix d’accepter certaines techniques narratives comme faisant intégralement partie de discours factuels n’est effectivement pas neutre, car les entreprises de théorisation générique sont souvent à l’origine des modèles à l'aide desquels est pensée la distinction entre « vérité » et « mensonge » ou « fabrication ». Je démontrerai que cette distinction ne tend plus à être pensée aujourd'hui selon un modèle binaire, mais plutôt selon un modèle dit « analogique », lequel permet de mieux comprendre l'hybridité interprétative qui résulte de l'usage quotidien de plateformes numériques, dont les discours échappent fréquemment aux classifications génériques existantes.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".