Les technologies d’édition numérique sont-elles des documents comme les autres ?
Bibliographic record
Abstract
Les technologies d’édition numérique sont à l’origine des documents comme les articles ou les ouvrages, et elles constituent un exemple original d’objet nativement numérique. Dynamiques, modulables, protéiformes, plusieurs exemples récents de technologies tendent à interroger leur statut. Si notre point de départ est la comparaison entre les documents et les technologies d’édition numérique, nous les dissocierons en soulignant la dimension réflexive de ces technologies. Cet article présente trois exemples : Distill, une revue dont les articles sont gérés comme des programmes informatiques ; Quire, une chaîne de publication qui génère des livres multiformes ; Stylo, un éditeur de texte sémantique qui permet l’écriture dans un contexte d’édition scientifique. Notre méthodologie consiste en l’analyse de ces trois systèmes de publication, emblématiques des transformations numériques à l’œuvre, basée sur trois critères (structure, inscription et réflexivité). Ces trois initiatives rassemblent nombre des spécificités propres aux objets nativement numériques qui nous entourent désormais, alors que les technologies d’édition traditionnelles reposent principalement sur une chaîne d’impression.
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 | 0.010 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.032 | 0.031 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.005 |
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".