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Record W2996102368 · doi:10.4000/resf.3522

La science-fiction au prisme de l’intime : étude des séries Lupus et Aâma de Frederik Peeters (2002-2014)

2019· article· fr· W2996102368 on OpenAlexaff
Alain Boillat

Bibliographic record

VenueReS Futurae · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicComics and Graphic Narratives
Canadian institutionsMusée de la Civilisation
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’article porte sur deux séries de BD de quatre tomes scénarisés et dessinés par l’auteur genevois Frederik Peeters, Lupus et Aâma, qui sont envisagées dans leur logique interne respective, de manière comparée et dans le rapport qu’elles entretiennent avec certains stéréotypes de la bande dessinée francophone de science-fiction. L’horizon d’attente postulé sur un plan générique est notamment discuté à partir des images de couverture et des incipit des albums. L’accent est mis sur l’écart instauré par Peeters avec certaines conventions du genre, puisque l’introspection et le quotidien sont dans les deux séries privilégiés sur l’exotisme et le spectaculaire : l’introspection se superpose à l’exploration spatiale. Nous montrons notamment comment, d’une série à l’autre ainsi que d’un tome à l’autre de la seconde série, l’auteur en vient à s’approprier certaines caractéristiques génériques qu’il formule toutefois de manière personnelle. L’étude de récurrences graphiques et narratives nous amène à faire l’hypothèse que les récits peuvent être lus comme l’expression d’une ambition visant à proposer une bande dessinée science-fictionnelle adulte dans le prolongement de Mœbius et de la BD autobiographique, et qui fait dès lors écho à l’orientation subjective prise par certains romanciers dans le champ de la littérature de science-fiction dès les années 1970.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.014
Threshold uncertainty score0.058

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0110.015
Scholarly communication0.0080.007
Open science0.0010.005
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.002

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.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.243
Teacher spread0.231 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

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Published2019
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