Comme des perles dans la nuit : lecture de Batman et réflexivité du détail
Bibliographic record
Abstract
Si les formes de la réécriture transmédiatique et transfictionnelle jouent sur des caractéristiques générales de la fiction matrice ou sur des effets de rupture, de subversion ou de révérence aux éléments du Canon qui fixe les règles du jeu transtextuel, qu’en est-il quand le moteur de toute cette production d’avatars et de versions est un simple instant, un geste, une image, qui se sont imposés au coeur même d’une des stations constitutives du récit. Le jeune Bruce Wayne trouve sa vocation de justicier nocturne et schizée dans le meurtre de ses parents. L’assassin se saisit du collier de perles qui cède et celles-ci s’envolent en l’air, se répandent dans la case, roulent dans la planche, et continuent dès lors d’essaimer formellement et sur le plan figural dans un Batmanverse qu’elles occupent de leur présence visuelle : traces, archives, mémoires ou figures obsédantes? On s’interrogera sur la façon dont l’étude figurale et le réemploi d’un motif visuel ténu, minimal et local, peuvent servir un processus d’engendrement des images qui nourrit une forme de réflexivité spécifique à travers le corpus intermédial de la geste de Batman .
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 | 0.002 | 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 | 0.005 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.003 |
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".