Des gestes aux mots : corpus, intertextualités et méthodologies croisées
Bibliographic record
Abstract
Cet article est le compte-rendu de journées d’études « Des gestes aux mots : corpus, intertextualités et méthodologies croisées » organisées par Céline Gauthier, Alice Godfroy, Mélanie Mesager et Marie Philippart, qui ont eu lieu le 10 et 11 avril 2019 à l’Université Côte d’Azur. En réponse aux nombreux ouvrages, colloques, recherches qui mettent en relation les études littéraires et les études en danse, ces journées d’études ont tenté de mettre en lumière les méthodologies qui se construisent à la croisée entre plusieurs champs disciplinaires. Comment étudier des œuvres et des pratiques artistiques qui convoquent à la fois les gestualités et les textualités ? En quoi cela transforme en retour les outils et méthodes de recherche mis en pratique ? Les œuvres qui intègrent textes et gestes révèlent, voire remettent en question nos différentes façons de les appréhender. La pluralité des inventions méthodologiques et des objets d’études ont permis de penser du point de vue des savoirs somatiques et kinésiques, mais aussi anthropologiques et esthétiques. Cet article tente de rendre compte à la fois des propositions des différent·e·s participant·e·s mais aussi des discussions que chaque intervention a suscitées.
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 | 0.018 | 0.041 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.010 | 0.015 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".