Bibliographic record
Abstract
Lorsque les écrivains adoptent un pseudonyme, ils peuvent parfaitement altérer les marqueurs identitaires affichés par leur nom, qu’il s’agisse de leur origine culturelle, de leur classe sociale ou encore de leur genre. Nombre de femmes se sont ainsi choisi des pseudonymes masculins, tandis que certains hommes ont signé de noms féminins. Ces formules diffèrent sensiblement, non seulement dans leurs enjeux, mais aussi dans leurs formes, notamment lorsqu’elles constituent une manière d’entrer en littérature. Alors que les noms de plume d’autrices telles que Daniel Stern (Marie d’Agoult) et George Sand sont rapidement connus comme tels, et utilisés durablement, des écrivains comme Prosper Mérimée et Pierre Louÿs retiennent plutôt la formule de l’hétéronyme (Clara Gazul et Bilitis), pour une seule oeuvre. Cette disparité des finalités et des moyens s’accuse dans un trait pourtant commun : dans ces différents cas de figure, le processus de reconnaissance du monde lettré et d’avènement à la publication en passe par une figure masculine, fictive ou non, qui parraine l’entrée dans le champ littéraire.
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 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.048 | 0.026 |
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".