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Record W3021221186 · doi:10.29173/af29402

De l’imprimé au numérique et retour

2020· article· fr· W3021221186 on OpenAlexvenueno aff
Nicolas Labarre, Julien Baudry

Bibliographic record

VenueALTERNATIVE FRANCOPHONE · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldComputer Science
TopicCultural Insights and Digital Impacts
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les auteurs ont mis en place une expérience de réception comparée visant à identifier s’il y a écart de perception selon qu’on lit une bande dessinée dans une version en album ou en format numérique. Le récit choisi est présenté, en album, dans une mise en page très régulière, et en format numérique, sous forme de diaporama proche des turbomédias en ce sens qu’on a quelquefois intégré des animations ou des mises en surbrillance de certaines portions de case. Le questionnaire conçu pour recueillir les impressions de lecture et identifier d’éventuels écarts de perception visait à prendre en compte quelques hypothèses : 1) format papier et format numérique permettraient une hiérarchisation différente des informations narratives ; 2) l’isolement des cases en format numérique ferait ressortir la force expressive des traits légèrement caricaturaux, alors que la forme de l’album nourrirait la propension du lecteur à rendre « transparent » les caractéristiques expressives du dessin ; 3) la perception du temps pour une séquence différerait entre les lectures en format papier et en format numérique. L’échantillon était constitué de douze personnes, toutes des personnes lisant significativement plus que la moyenne de la population française. L’étude montre qu’il y a peu de différences dans la hiérarchisation des informations narratives entre le sous-groupe qui a lu le récit sous forme d’album avant le format numérique et le sous-groupe qui a lu le format numérique avant l’album, si ce n’est une différence de jugement quant à la pertinence des moments d’animation pour le récit. Il n’y a pas non plus écart de perception quant à l’expressivité du dessin. Enfin, en ce qui a trait à la perception du temps, le mode d’appréhension du diaporama conduit à l’idée d’une plus grande homogénéité en égalisant l’ensemble des cases.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.845
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.003
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

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 head0.158
GPT teacher head0.314
Teacher spread0.156 · 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 teacher head, not a consensus.

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

Citations0
Published2020
Admission routes1
Has abstractyes

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