Les plateformes d’écriture et de publication ou la dilatation contrôlée de territoires numériques
Bibliographic record
Abstract
Les plateformes d’écriture et de publication, loin d’être uniquement des entreprises de l’e-commerce, s’avèrent être de riches territoires numériques accueillant, sous couvert d'une démarche participative, tous types d’auteurs et de lecteurs où chacun a la possibilité de s’exprimer, d’écrire et d’éditer son manuscrit en toute autonomie. Alimentées par des textes qui arrivent en flux constant, les plateformes sont des territoires qui ne cessent de se dilater et d’accroître leur reconnaissance auprès d’un large public. Pourtant, bien que ces terres d’accueil aient un aménagement où rien n’est laissé au hasard, elles ne sont pas exemptes de défauts du fait d’un apparent manque de surveillance interne qui les rend vulnérables. En nous fondant sur une étude universitaire menée sur la plateforme d’auto-édition Kindle Direct Publishing, nous montrerons dans cet article qu’Amazon, loin de se cantonner à la fonction de site marchand, a notamment intégré dans son espace numérique un territoire numérique où circulent quantité de textes inédits appréciés par les lecteurs attirés par une littérature de divertissement.
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 | 0.004 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.055 | 0.021 |
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".