Intrigues et personnages des séries évolutives : quand l’improvisation devient une vertu
Bibliographic record
Abstract
Pour les structuralistes, l’intrigue correspond à la structure des événements racontés, tandis que le personnage est abordé sous l’angle de son rôle dans cette intrigue. La narratologie postclassique, en mettant l’accent sur la dynamique du récit, est venue transformer ces concepts en redéfinissant l’intrigue comme une matrice tissée de virtualités, alors que le personnage est un vecteur d’immersion, ce qui amène à discuter de sa vraisemblance et de l’indétermination de son rôle. L’étude des séries évolutives permet de souligner les caractéristiques, ainsi que les qualités esthétiques, d’œuvres partiellement improvisées et construites sur un mode collectif. Ce que révèle l’analyse narratologique des séries télévisées, c’est le caractère indissociable des dimensions épistémologiques et méthodologiques, car l’approche structuraliste des fictions littéraires se fondait sur un principe de causalité régressive qui se révèle inadéquat lorsqu’il s’agit de réfléchir sur la nature des récits émergents.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".