Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre du projet « Faire le point sur les fictions historiques » (https:// mhma.hypotheses.org/133)était présentée, le 21 juin dernier, la journée d'études intitulée « Fiction historique : enjeux théoriques et idéologiques / Theoretical and Ideological Issues in Historical Fiction », à l'Université de Paris, sur son campus Paris Rive Gauche.Réunissant une trentaine de chercheurs, les quatre sessions ont permis d'entendre huit présentations couvrant des champs aussi divers que la littérature, le théâtre, le cinéma, les séries télévisées ou encore la danse. 2Organisée sous l'égide du LARCA (Laboratoire de recherches sur les cultures anglophones) UMR 8225, avec le soutien de l'université de Liverpool, la journée avait pour objectif d'aborder la thématique de la fiction historique par le biais de regards pluridisciplinaires, comme le soulignent les organisatrices, les professeures Laurence Cros (Université de Paris) et Marie-Jeanne Rossignol (Université de Paris).Elles invitent les historiens à surmonter leur réticence, presque instinctive, vis-à-vis de la fiction et à aborder les produits culturels comme objets légitimes de recherches historiques.Certes, elles reconnaissent que les raccourcis historiques, qui marquent certaines œuvres de fiction, ont parfois pour effet de court-circuiter la recherche de la vérité historique, en lui substituant une scénarisation dramatique dont le plus fâcheux défaut est sans doute de s'immiscer dans la mémoire collective d'un vaste public pour lequel il « constitue la principale, voire l'unique, porte d'entrée à la connaissance du passé ». 3En se penchant sur la comédie musicale Hamilton (dont le vif succès populaire à New York a été suivi d'une tournée américaine puis, à partir de 2020, d'une tournée mondiale), la première session a d'entrée de jeu lancé le débat en illustrant à la fois les avantages et les inconvénients de la fiction historique.Cheryl Hudson (University of Liverpool), dans son propos « Who lives, who dies, who tells your story?Alexander Hamilton as culture warrior », soutient qu'il importe finalement peu de savoir qui écrit le récit historique ou même quelle histoire y est racontée.Ce qui importe plutôt, c'est
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 | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.031 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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.
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".