Bibliographic record
Abstract
La fonction critique des images s’incarne de manière privilégiée dans la satire. Si la satire s’est constituée en genre littéraire dès l’Antiquité, avant de gagner les beaux-arts et les arts graphiques à l’âge classique, ce sont les médias modernes – édition, presse, expositions, télévision, internet – qui, en élargissant progressivement sa sphère d’influence, ont renouvelé ses formes et ses objectifs tout en augmentant leur efficacité. Autorisant une diffusion planétaire et presque instantanée des images satiriques, internet et les technologies numériques n’ont pas seulement transformé la matérialité et les moyens d’action de cette imagerie et leurs effets sociopolitiques, ils ont aussi affecté les formes de la recherche sur le satirique en donnant accès de plus en plus rapidement à des corpus extrêmement vastes. La satire est aujourd’hui partout, sans qu’aucun acteur ni canal de diffusion ne puisse prétendre en contrôler ses usages généralisés ni son effectivité. Cette publication regroupe les actes du colloque qui s’est tenu du 25 au 27 juin 2015 à l’Institut national d’histoire de l’art, à Paris, organisé par l’Institut national d’histoire de l’art, l’université du Québec à Montréal et le LARHRA-UMR 5190 du CNRS, avec le soutien de l’Agence universitaire de la Francophonie et le Conseil de recherches en sciences humaines du Canada.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.054 | 0.011 |
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".