Bibliographic record
Abstract
Pour des écrivains comme Victor Hugo et Balzac, l’allemand n’est pas seulement « l’autre langue » par excellence. Au contact du français, l’allemand produit cette outre-langue que tout poète rêve d’approcher. Le premier texte étudié est extrait du Rhin. Dans la XXXVIIe lettre, un amusant dialogue en français s’établit entre le voyageur et le garçon de restaurant, à Schaffhouse. Dans ce dialogue, une langue allemande imaginaire tapie à l’arrière-plan du texte permet à Hugo de défigurer le français, confrontant le lecteur avec une langue maternelle soudain énigmatique et méconnaissable, mais créatrice. L’écrivain s’est aussi servi du principe de non-coïncidence entre oralité et écriture. Une transgression encore plus marquée se rencontre dans le travail de Balzac, quand il met en scène un personnage qui apparaît dans plusieurs des romans de La Comédie humaine : le banquier Nucingen. Ce personnage à l’identité indécise (est-il Alsacien, Allemand, Polonais, Juif ?) existe uniquement par sa parole. Or dans un roman, la parole ne peut qu’être écrite. La parole de Nucingen est écrite, mais elle est à peine lisible. C’est justement en écrivant que Balzac a pu inventer l’impossible langue de Nucingen. Et il est intéressant de noter qu’il l’a inventée à un stade tardif, sur les épreuves d’imprimerie.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".