Bibliographic record
Abstract
À quoi tient l’attachement des romanciers, ou en tout cas d’un grand nombre d’entre eux, à l’histoire et à la mémoire de leur art ? D’où vient qu’il traverse et souvent motive le vaste ensemble des commentaires qu’ils consacrent au roman ? Au tournant des xixe et xxe siècle, cet attachement renvoie aussi bien à la réussite du roman comme genre majeur de la littérature (réussite qui impose de trier et de tracer des chemins dans une production toujours plus abondante) qu’au fait que la mémoire du roman est plus fragile que celle des autres genres et des autres arts. Genre sans règles et sans modèle fixe, le roman exige, pour être reconnu, qu’on se souvienne de ce qu’il a été, effort qui nécessite plus de soin et d’attention dans un contexte de renouveau esthétique tel que l’a été, pendant toute sa durée, le xxe siècle. Mais l’attachement des romanciers à l’histoire et à la mémoire du roman tient aussi à ce que ce dernier a partie liée à l’expérience de la durée et de la transformation, que les récits qui sont les siens sont toujours, d’une façon ou d’une autre, des récits du temps qui s’écoule et fait son oeuvre.
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.029 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".