Bibliographic record
Abstract
Dans les périodiques du XVIIIe siècle, un nombre remarquable d’énigmes et de logogriphes porte sur l’architecture. Les réponses de ces devinettes versifiées peuvent désigner des constructions connues de tous, comme le château de Versailles ou la colonnade du Louvre, des réalisations qui caractérisent l’espace urbain, comme les enseignes des marchands, ou des éléments qui relèvent de l’espace domestique, comme la cheminée ou l’escalier. À côté d’autres sources, les énigmes déploient un imaginaire architectural qui reste à étudier. Elles révèlent certains traits saillants des motifs architecturaux dans les représentations collectives et permettent de suivre l’évolution de ces représentations sur une longue période. Réciproquement, il existe un imaginaire architectural de l’énigme : ce jeu littéraire possède sa propre architecture textuelle labyrinthique que les auteurs et les théoriciens cherchent à définir. Dans cette perspective, beaucoup de textes décrivent des motifs ou des espaces qui troublent la frontière entre l’intérieur et l’extérieur, le privé et le public, le caché et le visible. Enfin, l’énigme et le logogriphe apparaissent comme des entreprises ludiques de déconstruction. En démembrant et en recomposant des mots, les devinettes explorent l’architecture du langage.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.045 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.017 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".